基于正交试验的多翼离心风机蜗壳型线优化

基于正交试验的多翼离心风机蜗壳型线优化

施明芳 翁科立

宁波方太厨具有限公司 浙江 宁波 315100

摘要:多翼离心风机因其结构紧凑、风量大、噪音低等特点，在空调、通风系统中得到了广泛应用。蜗壳型线作为影响风机性能的关键因素之一，其优化设计对于提高风机效率、降低能耗具有重要意义。本文采用正交试验设计方法，对多翼离心风机蜗壳型线进行优化研究。优化后的蜗壳型线能够显著提高风机的效率和性能，为多翼离心风机的优化设计提供了理论依据和实践指导。

关键词：多翼离心风机；蜗壳型线；正交试验；优化设计；性能提升

引言

多翼离心风机是一种广泛应用于空调、通风系统中的流体机械设备。其性能的优劣直接影响到系统的能效和运行成本。蜗壳型线作为风机的重要组成部分，其设计直接关系到风机的流体动力学性能。因此，对蜗壳型线进行优化设计，对于提高风机性能、降低能耗具有重要意义。

1.蜗壳型线优化设计理论基础

1.1蜗壳型线对风机性能的影响

蜗壳型线是多翼离心风机的重要组成部分，它不仅影响风机的流体动力学性能，还直接关系到风机的效率、噪音和稳定性。蜗壳型线的设计需要考虑流体的流动特性，以确保流体在风机内部的流动尽可能平滑，减少能量损失。蜗壳的形状和尺寸会影响流体的速度分布、压力分布和流动路径，进而影响风机的风量、压力和效率。例如，蜗壳的进口角度、出口角度、蜗壳宽度等参数的变化都会对风机的性能产生显著影响。

1.2正交试验设计原理

正交试验设计是一种高效的试验设计方法，它通过合理安排试验方案，可以在较少的试验次数内获得较多的信息。正交试验设计基于正交表，正交表是一种特殊的表格，它能够保证试验中各个因素的水平均匀搭配，使得试验结果具有较好的代表性。在正交试验设计中，首先确定影响试验结果的因素及其水平，然后选择合适的正交表，根据正交表的安排进行试验。通过分析试验结果，可以了解各个因素对试验结果的影响程度，以及因素之间的交互作用。正交试验设计特别适用于多因素、多水平的试验情况，它能够有效地减少试验次数，节省时间和成本，同时保证试验结果的可靠性。

1.3优化目标与评价指标

在蜗壳型线优化设计中，优化目标通常包括提高风机的效率、降低噪音、增加风量和提高压力等。为了实现这些目标，需要设定一系列评价指标来衡量蜗壳型线设计的优劣。常见的评价指标包括风机的全压效率、静压效率、噪音水平、风量和压力等。全压效率和静压效率是衡量风机能量转换效率的重要指标，它们反映了风机将输入能量转换为输出能量的效率。噪音水平是衡量风机运行时产生的噪音大小的指标，对于空调、通风系统来说，降低噪音是非常重要的。风量和压力则是衡量风机输送空气能力的关键指标，它们直接关系到风机的应用效果。

2.正交试验设计与实施

2.1确定影响因素及水平

在进行正交试验设计之前，首先需要明确哪些因素可能会影响多翼离心风机的蜗壳型线性能。这些因素可能包括蜗壳的进口角度、出口角度、蜗壳宽度、叶片数量、叶片形状等。每个因素都需要确定其可能的变化范围，即水平。例如，蜗壳进口角度可能设定为30°、45°、60°三个水平，出口角度可能设定为15°、20°、25°三个水平。确定因素及其水平时，应基于理论分析和前期试验数据，确保所选因素和水平能够覆盖可能对风机性能产生影响的所有关键参数。

2.2选择正交表

正交表的选择是正交试验设计的关键步骤。正交表的行数代表了试验次数，列数代表了可以考察的因素数量。选择正交表时，需要考虑试验因素的数量和每个因素的水平数。例如，如果试验涉及4个因素，每个因素有3个水平，则可以选择L9(3^4)的正交表，该表有9行，可以安排4个因素的3水平试验。选择正交表时，还应考虑试验的可行性和经济性，确保试验次数在可接受的范围内，同时能够提供足够的信息来分析各因素对试验结果的影响。

2.3设计试验方案

根据选定的正交表，设计具体的试验方案。试验方案应详细记录每个试验条件下各因素的水平组合。例如，如果使用L9(3^4)正交表，每个试验条件将对应表中的一行，记录了4个因素在3个水平上的具体组合。设计试验方案时，应确保每个因素的水平在试验中均匀出现，以便于后续的数据分析。此外，还需要考虑试验的顺序，有时为了减少系统误差，可以采用随机化或平衡化方法来安排试验顺序。

2.4试验实施与数据收集

在试验实施阶段，按照设计的试验方案进行操作，确保每个试验条件下的操作一致性和准确性。在实施过程中，应严格控制试验条件，避免因操作不当引入额外误差。试验完成后，需要及时收集数据，包括风机的效率、噪音水平、风量和压力等关键性能指标。数据收集应准确无误，以便于后续的数据分析。在数据收集过程中，可能还需要记录试验过程中的观察结果，如异常现象或操作难点，这些信息对于理解试验结果和改进设计都非常重要。

3.结果分析与讨论

3.1数据处理与分析

在正交试验完成后，收集到的原始数据需要经过系统的处理和分析，以便揭示各因素对风机性能的影响规律。首先，对数据进行初步的整理，包括检查数据的完整性和准确性，剔除异常值。然后，应用统计方法对数据进行分析，如计算平均值、标准差、方差分析（ANOVA）等，以评估试验结果的可靠性和重复性。在数据分析过程中，可以使用专业的统计软件，如SPSS、Minitab等，来辅助进行复杂的数据处理和统计分析。通过数据处理，可以得到各因素在不同水平下的性能指标，为后续的影响分析提供依据。

3.2各因素对风机性能的影响分析

基于数据处理的结果，接下来需要分析各因素对风机性能的具体影响。这一步骤通常涉及对正交试验结果的极差分析和方差分析。极差分析可以帮助确定各因素对性能指标影响的主次顺序，即哪些因素对性能的影响最大。方差分析则可以进一步揭示因素之间的交互作用，以及各因素对性能指标影响的显著性。通过这些分析，可以得出各因素在不同水平下对风机效率、噪音、风量和压力等性能指标的具体影响趋势。例如，可能会发现蜗壳进口角度对风机效率的影响最大，而蜗壳宽度对噪音水平的影响最为显著。这些分析结果将为确定最佳参数组合提供重要依据。

3.3最佳参数组合的确定

在分析了各因素对风机性能的影响后，接下来的任务是确定最佳的参数组合，以实现风机性能的最优化。这一过程通常涉及对试验结果的综合评价和优化模型的建立。首先，根据性能指标的重要性和实际应用需求，设定一个或多个优化目标，如最大化效率、最小化噪音等。然后，应用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，对试验数据进行拟合，建立性能指标与各因素参数之间的关系模型。通过优化算法，可以找到满足所有优化目标的参数组合，即最佳参数组合。这一组合应能显著提高风机的整体性能，同时满足实际应用中的其他要求，如成本、制造可行性等。确定最佳参数组合后，还需要通过数值模拟或实验验证来确认其性能，确保优化结果的可靠性和实用性。

结束语

正交试验设计的应用显著减少了试验次数，同时保证了试验结果的全面性和代表性。通过数据处理与分析，我们揭示了蜗壳型线参数与风机性能之间的内在联系，为风机设计的理论基础增添了新的见解。最佳参数组合的确定，为实际工程应用提供了可靠的设计依据，有望在工业生产中得到广泛应用，带来显著的经济效益和环境效益。

参考文献

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[3慕缘鹏,龚东巧,贺立军,等.旋转域网格对多翼离心风机CFD仿真结果的影响[J].家电科技,2023,(05):116-120.

作者简介：施明芳，1987-11-8 ，男，汉族，籍贯：浙江宁波，学历：本科，研究方向：风机系统的壳体型线优化及仿真。

翁科立， 1987-10-11，汉族，籍贯：浙江舟山，本科，研究方向：风机系统的壳体型线优化及仿真。