目前離心式風(fēng)機(jī)的湍流數(shù)值模擬方法有直接數(shù)值模擬法、雷諾時(shí)間平均法和大渦模擬法。每個(gè)湍流模型都有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)。對(duì)于直接數(shù)值模擬方法，其優(yōu)點(diǎn)是可以在不引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ图僭O(shè)的情況下模擬流場(chǎng)中各尺寸的湍流波動(dòng)，因此被稱(chēng)為的湍流波動(dòng)。精細(xì)計(jì)算離心式風(fēng)機(jī)流體數(shù)值模擬方法的缺點(diǎn)是在直接數(shù)值計(jì)算中，離心式風(fēng)機(jī)型號(hào)，網(wǎng)格尺寸要求很小，導(dǎo)致計(jì)算量的增加。它通常需要較大的內(nèi)存和快速的CPU，因此在實(shí)際工程中很難應(yīng)用。雷諾時(shí)間平均法是工程中常用的數(shù)值模擬方法。離心式風(fēng)機(jī)通過(guò)引入雷諾應(yīng)力的封閉方程，可以求解時(shí)間平均雷諾方程。其優(yōu)點(diǎn)是避免了直接數(shù)值模擬計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題，但這些經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭贿m用于有限的環(huán)境。直接數(shù)值模擬（DNS）是瞬時(shí)湍流控制方程的直接解。DNS的較大優(yōu)點(diǎn)是它不需要對(duì)湍流進(jìn)行任何簡(jiǎn)化或近似。理論上，可以得到相對(duì)準(zhǔn)確的結(jié)果。然而，直接離心式風(fēng)機(jī)數(shù)值模擬所需的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)量巨大，計(jì)算量大。目前，只有一些簡(jiǎn)單的流動(dòng)機(jī)理可以研究，如室內(nèi)空氣流動(dòng)、靜水中的氣泡上升、顆粒與筒體在流動(dòng)過(guò)程中的碰撞磨損等。

離心式風(fēng)機(jī)的點(diǎn)和難點(diǎn)在于以、高壓、節(jié)能為風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)目標(biāo)，要求產(chǎn)品性能達(dá)到或接近高壓、技術(shù)水平的先進(jìn)水平。但風(fēng)機(jī)的性能參數(shù)是互補(bǔ)的、矛盾的。工作壓力的增加也會(huì)導(dǎo)致電耗和噪聲水平的提高，這是風(fēng)機(jī)常見(jiàn)的技術(shù)問(wèn)題。如何使風(fēng)機(jī)的工作參數(shù)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求，提高風(fēng)機(jī)的整體性能，不僅關(guān)系到單個(gè)零件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)化，濱州離心式風(fēng)機(jī)，而且關(guān)系到材料、制造、加工工藝和裝配精度的優(yōu)化。因此，這是一個(gè)對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行整體優(yōu)化的系統(tǒng)工程，是離心式風(fēng)機(jī)較大的技術(shù)難點(diǎn)。

另外，離心式風(fēng)機(jī)的點(diǎn)如下：

（1）通過(guò)對(duì)斜槽離心風(fēng)機(jī)樣機(jī)的數(shù)值計(jì)算和內(nèi)部流動(dòng)特性分析，對(duì)樣機(jī)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，并提出了各種改進(jìn)方案。通過(guò)延長(zhǎng)斜槽風(fēng)機(jī)的短葉片，降低了風(fēng)機(jī)所需的扭矩，提高了風(fēng)機(jī)的效率；通過(guò)向外延伸風(fēng)機(jī)的長(zhǎng)葉片和短葉片，提高了風(fēng)機(jī)的效率。大型風(fēng)機(jī)葉輪的旋轉(zhuǎn)半徑可以增加風(fēng)機(jī)的總壓力，但效率基本不變。減小樣機(jī)葉輪與蝸殼舌之間的間隙，不僅可以提高風(fēng)機(jī)的總壓，而且可以提高風(fēng)機(jī)效率2.1%。為XQ斜槽風(fēng)機(jī)的進(jìn)一步改進(jìn)和完善提供了良好的參考。

（2）取消原離心式風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)。根據(jù)葉輪流道橫截面積逐漸變化的原理，建立了風(fēng)機(jī)葉片型線成形的數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)該數(shù)學(xué)模型完成了風(fēng)機(jī)葉片型線的設(shè)計(jì)。葉片的“雙圓弧”設(shè)計(jì)被原來(lái)復(fù)雜的“多圓弧”設(shè)計(jì)思想所取代，從而改善了原模型低壓低效的缺點(diǎn)。

（3）放棄傳統(tǒng)的以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)的風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)方法，以數(shù)值計(jì)算方法為主要研究手段，改進(jìn)離心式風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)，降低風(fēng)機(jī)的開(kāi)發(fā)成本和周期，加快離心風(fēng)機(jī)產(chǎn)品的更新?lián)Q代。

這些方法往往需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和重復(fù)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，建模周期長(zhǎng)，成本高，存在風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)使用不足，造成信息資源浪費(fèi)等問(wèn)題。近年來(lái)，隨著人工智能算法的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法逐漸應(yīng)用于風(fēng)機(jī)性能預(yù)測(cè)?；陔x心式風(fēng)機(jī)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了一種基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心風(fēng)機(jī)建模方法。該方法取得了一定的效果。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模所需的數(shù)據(jù)量大，建模周期長(zhǎng)，建模數(shù)據(jù)分布不優(yōu)化，可能導(dǎo)致建模數(shù)據(jù)過(guò)度集中，容易陷入局部較優(yōu)。.大型離心風(fēng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，采用LSSVM算法和離心式風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立性能預(yù)測(cè)模型，離心式風(fēng)機(jī)采用LHS方法保證建模數(shù)據(jù)在建模區(qū)間內(nèi)均勻分布，提高模型的通用性。離心風(fēng)機(jī)的數(shù)據(jù)采集是建立離心風(fēng)機(jī)模型的基礎(chǔ)，因此有必要設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)采集必要的離心風(fēng)機(jī)模型數(shù)據(jù)。影響離心風(fēng)機(jī)性能的輸入變量很多，高壓離心式風(fēng)機(jī)，忽略了二次變量的影響。影響離心風(fēng)機(jī)性能的主要變量是進(jìn)口壓力、進(jìn)口溫度、進(jìn)口流量和轉(zhuǎn)速。選擇出口壓力作為衡量離心風(fēng)機(jī)性能的指標(biāo)。為了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)應(yīng)均勻分布在風(fēng)機(jī)的整個(gè)運(yùn)行范圍內(nèi)。lhs采用分層采樣，防爆離心式風(fēng)機(jī)，將采樣間隔均勻劃分為若干等分，并在每個(gè)部分隨機(jī)采集數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)分布的均勻性，避免了數(shù)據(jù)過(guò)度集中。

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