实际上，6-51风机相同部件的各类丢失中，甚至不同部件的丢失之间都是彼此相关，彼此影响的。经过考虑各部件丢失之间的相关联系，并以很多的实验资料和现代计算方法为基础，得到了具有理论根据和实际使用价值的风机及丢失模型。为了保证离心风机工作的可靠性，风机的前盖与集流器之间和蜗壳与转轴之间，都要保持必定的空隙。结果表明，所设计的风机满足风机的设计要求，可以继续后续的设计工作。这些空隙都将引起风机的走漏丢失，走漏丢失一般包含外走漏与内走漏两种。一般情况下，称蜗壳与转轴之间的走漏为外走漏，但由于外走漏的值比较小，一般忽略不计。

气体流经6-51风机叶轮前盘与集流器之间的走漏形成循环活动，白白消耗掉叶轮的能量。这种丢失称为内走漏丢失。6-51风机改善计划及成果分析在完成斜槽式离心风机内部流场分析后，根据风机的内部活动状况和合作单位提出的功能指标(压力在5000Pa以上，而且尽量进步风机的功率),对风机提出针对性的改善计划，来改善风机的内部活动状况，从而进步风机的整体功能。选用数值计算方法对离心风机的走漏丢失特性进行了研究，经过选用A型和B型防涡圈，不仅降低了旋涡的选装强度，还有用的降低了风机的走漏丢失。并且在两种防涡圈中，B型的防涡圈节能作用更好。

轮盘冲突丢失

6-51风机叶轮旋转时，叶轮的前盘和后盘外外表与其周围的气体发生冲突。因而发生的丢失，

称为轮盘冲突丢失。这种内部运动引起的能量丢失，尽管具有流力丢失的特色，可是这种丢失只造成功率的损耗，并不会降低风机的压力，所以叫做轮盘丢失或许内部机械损失。

风机叶轮参数选择叶轮是风机的主要部件，叶片是将能量传递给流体的部件。因此，风机叶轮的设计与风机所需的流量和压力有很大的关系。目前国内外叶轮主要尺寸的选择方法不同。这是一种广泛使用的方法。6-51风机总压tfp与叶轮外径、转速n和叶片出口安装角的关系，确定6-51风机叶轮的外径。下面逐步介绍了风机叶轮参数的选择方法。原型斜槽风机出口安装角度为140度。如果此时温度变化明显，继电器内部的液体装置也会发生剧烈变化，导致指针旋转。增大前向离心风机叶片的出口安装角，不仅可以提高风机的总压，而且可以增加噪声，降低风机的效率。为了降低设计风机的噪声值，提高风机的效率，选用叶片出口安装角2aβ为120度。在实际应用中，总压系数不仅与叶片出口安装角有关，而且与叶轮的相对几何尺寸有关。通常，风扇的比转速用来表示叶轮的不同几何形式。在风机比转速和叶片出口安装角选择完毕后，根据风机的统计数据绘制了6-51风机总压系数与叶片出口安装角（at2~beta_u）曲线的关系，并进行了计算。已完成风机总压系数的计算。

6-51风机的叶轮进口直径和出口直径增大，叶片进口安装角增大，叶轮进口宽度、出口宽度和叶片出口安装角减小。为了保证叶轮通道的横截面积逐渐变化，叶片安装角aβ由1aβ逐渐变为2aβ。6-51风机其他部分的网格生成是通过先划分区域，然后手动划分网格来完成的。因此，根据6-51风机叶片安装角随叶轮半径线性变化的规律，设计了风机叶片安装角。通过对第三章斜槽离心风机内部流动特性的分析，可以看出，具有复杂“多弧”叶片的原型叶片吸力面具有较强的涡度，导致风机内部流动损失增大，无法提高风机的整体效率。

为了避免样机叶片结构复杂，提高风机效率，提高风机叶片的加工工艺，采用“双圆弧”拼接的方法进行叶片成型。离心风机蜗壳成形及参数选择离心风机蜗壳是将离开叶轮的气体引至蜗壳出口，将部分气体动能转化为静压的装置。下面介绍了离心风机蜗壳主要几何参数和参数的选择方法。在得到风机性能参数的数值结果后，将不同工况下数值结果的误差值与样机原始测量结果进行了比较。蜗壳的主要几何参数包括蜗壳横截面积的周向变化、横截面积的形状、横截面积的径向位置、蜗壳的入口位置和蜗壳舌的结构。6-51风机根据不同的截面形状，蜗壳可分为矩形截面、平行壁蜗壳、圆形截面蜗壳等。

6-51风机模型训练完成后，将测试数据应用到所建立的模型中，验证模型的有效性。如果所建立的6-51风机模型满足建模的停止条件，则应用该模型。如果建立的模型不能满足建模的停止条件，则需要收集更多的数据进行模型训练。本文选取RBF核函数作为LSSVM的核函数。通过网格搜索方法得到核参数。煤矿主通风机采用离心风机。本文以离心风机为研究对象。采用LSSVM算法建立了风机性能预测模型，验证了该方法的有效性。研究结果表明，通过考虑气体粘性，对蜗壳型线进行改进，可以减小蜗壳内的流动损失，提高风机的效率。6-51风机模型培训和测试样本从现场分布式控制系统中获得。采用lhs法，从离心风机稳定运行区选取100组数据进行模型培训，选择50组试验数据进行模型验证，模型培训的停止条件为rmse<0.05。6-51风机利用MATLAB实现了上述模型。图3显示了具有不同训练样本数的预测模型的RMSE。从图3可以看出，随着训练样本的增加，预测模型的RMSE值不断下降，终趋于稳定。当训练样本数为30时，模型满足训练停止条件。当模型满足停止条件时，即使使用30个训练样本，模型的预测值也与实际值进行比较。由图4可以看出，该模型能较好地预测离心风机的出力，预测值与实际数据吻合较好。