以6-51离心风机为研究对象，利用NUMECA软件对其叶片进行开缝数值模拟，结果表明，开缝对风机内部流场有一定优化作用，并依据叶轮流场和风机性能的改善情况，确定了较优的开缝角度和开缝位置，在较优开缝方案下，流体在流道出口的速度比较均匀一致，且风机全压提高4.25%，效率提高1.49%。当流量大于设计流量时，子午线速度mc1增大，入口速度与圆周切线的夹角大于叶片入口角度1aβ，6-51离心风机迎角为负。风机属于通用机械类。它们广泛应用于国民经济的各个部门。风机是工农业生产不可缺少的设备。据统计，风机用电量约占***总用电量的9%。目前，离心风机在我国能源系统中占有很大的比重。因此，提高离心风机的性能对于工矿企业节能增效具有重要意义。6-51离心风机的节能方法主要是从运行调整和结构改造两个方面进行的，对运行调节的研究非常广泛；6-51离心风机结构改造主要包括换流器的安装、动静叶的改造等，目前对风机叶片开槽技术的研究还不多见。而且工程应用不广泛。清华大学等人通过对长、短叶片的开槽，使离心风机的性能曲线变平，区变宽，使非设计性能更好。对叶片弦缝进行了研究，改善了叶栅周围的压力分布，降低了总压损失15.8%。研究了吸入点和回流点的位置，即狭缝的位置，并提出了良好的建议。杨科等人对航空工业风力机的开槽问题进行了研究。模拟了不同攻角下的上、下风面开槽和自下而上的开槽。分析了不同工况下的流场和流线分布。结果表明，开槽对改善风力机静失速特性非常有益。在斜槽离心风机样机的基础上，提出了三种改进方案：向内延长风机短叶片可减少短叶片吸力面分离，提高风机效率2。在总结以往研究经验的基础上，以6-51离心风机为研究对象，利用NUMECA软件对不同的叶片开槽方案进行了模拟，比较了不同方案下的风机性能优化，并结合分布确定了叶片开槽的较佳参数。叶轮内部流场。本文对6-51离心风机原叶轮开槽前的内部流场进行了数值模拟。结果表明，风扇叶片通道的吸力面发生了边界层分离，形成了一个较大的涡流区。后半段通道内，吸力面边界层分离较为严重，高速气流占整个通道宽度的65%左右。因此，可以通过在容易发生边界层分离的叶片端部开一个小间隙来防止边界层分离的产生和发展，从而使流经该间隙的部分流体能够吹走吸入面出口附近的流体。以往的研究表明，狭缝的大小对气流有很大的影响，但在粉尘环境中，狭缝过小（狭缝宽度约为2mm）可能会被堵塞而失去其功能，这限制了该技术在实际中的应用。因此，为了确保6-51离心风机不发生堵塞，开口处有足够的间隙。考虑到工程实践中操作的方便性，用A的变化来表示缝的位置，用B的变化来控制缝角的大小。比较采用A/C（c为叶片弦长）与B/C的无量纲形式。5%，炉内负压维持在0-50pa，锅炉稳定运行2小时后，现场测量两台引风机数据。在计算和优化槽位和槽角时，采用了固定一个比例和调整另一个比例的方法。研究结果表明，6-51离心风机叶片结构复杂，不仅使风机难以加工，而且增加了风机内部的流动损失，降低了风机的效率。为了提高6-51离心风机的总压和效率，对斜槽离心风机进行了改进和设计。采用数值计算方法对斜槽离心风机的内部流动进行了分析，并根据内部流动规律进行了相应的改进和设计工作。通过查阅大量的离心风机优化设计文献，深入了解风机不同结构参数对风机内部流动特性的影响，并采用数值计算方法建立风机三维模型，划分网格，6-51离心风机采用N-S方程，结合W。利用SSTK-U湍流模型，模拟了斜通道风机的原型。通过对样机计算结果与原始测量数据的比较，详细分析了SSTK-U湍流模型的精度，为离心风机数值计算选择湍流模型提供了良好的参考。通过观察风机不同截面的等值线和流线图，分析了风机的内部流动特性，为离心风机的改进提供了思路。在斜槽离心风机样机的基础上，提出了三种改进方案：向内延长风机短叶片可减少短叶片吸力面分离，提高风机效率2.3%；6-51离心风机采用数值计算方法对锯齿后缘离心风机的气动噪声进行了数值研究。增大风机叶轮旋转直径可提高总压。风机的压力值，效率基本不变，增大蜗壳舌与风机叶轮之间的间隙，可使风机总压值提高到4711pa，效率提高2.1%。这些方法往往需要复杂的数学计算和重复的实验设计，建模周期长，成本高，存在风机历史运行数据使用不足，造成信息资源浪费等问题。近年来，随着人工智能算法的发展，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于6-51离心风机的历史运行数据，提出了一种基于模糊RBF***网络的离心风机建模方法。该方法取得了一定的效果。然而，***网络建模所需的数据量大，建模周期长，建模数据分布不优化，可能导致建模数据过度集中，容易陷入局部较优。.大型离心风机性能预测方法，采用LSSVM算法和6-51离心风机历史运行数据建立性能预测模型，6-51离心风机采用LHS方法保证建模数据在建模区间内均匀分布，提高模型的通用性。离心风机的数据采集是建立离心风机模型的基础，因此有必要设计实验来采集必要的离心风机模型数据。影响离心风机性能的输入变量很多，忽略了二次变量的影响。影响离心风机性能的主要变量是进口压力、进口温度、进口流量和转速。选择出口压力作为衡量离心风机性能的指标。为了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的训练和测试数据应均匀分布在风机的整个运行范围内。以出口压力作为衡量离心风机性能的指标，采用LSSVM建立离心风机性能预测模型。lhs采用分层采样，将采样间隔均匀划分为若干等分，并在每个部分随机采集数据，保证了数据分布的均匀性，避免了数据过度集中。)