旋转圆柱体在Γ形腔体内对Cu-水纳米流体流动与传热特性的影响：基于人工神经网络的数值模拟与预测

《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》：A Comprehensive Numerical and Data-Driven Investigations of Nanofluid Heat Transfer Enhancement Using the Finite Element Method and Artificial Neural Network

本研究针对Γ形腔体内旋转圆柱体对Cu-水纳米流体流动与传热特性的影响展开数值模拟。研究人员采用有限元法结合人工神经网络（ANN），系统分析了不同圆柱体数量（1-4个）、布局方式（三种排列）及旋转雷诺数（Reω= 0, 100）对流场结构、温度分布及传热效率的调控作用。结果表明，圆柱体旋转能显著增强流体混合，破坏热边界层对称性，从而提升努塞尔数（Nu）；且圆柱体非对称布局会诱导产生复杂的涡旋结构，进一步优化传热性能。该研究为高性能换热设备的设计提供了重要的理论依据和创新思路。

　　

在能源、化工和电子冷却等众多工业领域，高效的热管理技术是保证设备性能、安全性与寿命的关键。传统单相流体的传热能力已逐渐难以满足日益增长的高热流密度散热需求。纳米流体，作为一种将纳米尺度颗粒（通常为1–100 nm）分散于基液中所形成的新型换热工质，因其显著增强的热物理性质（如导热系数）而受到广泛关注。其中，铜（Cu）-水纳米流体因其原料易得、制备相对简单且导热增强效果显著，成为研究热点。然而，纳米流体的实际应用效果不仅取决于其自身热物性，更与流动系统的结构设计密切相关。

在此背景下，具有复杂几何形状的腔体，例如Γ形腔体，因其在紧凑式热交换器、电子设备外壳等场景中的实际应用价值，其内部的流动与传热特性研究显得尤为重要。腔体内置的旋转圆柱体可作为主动扰动源，通过改变流场结构来强化传热。旋转会引入科里奥利力（Coriolis force）和离心力，从而改变流线（streamlines）和等温线（isotherms）的分布，影响涡旋（vortex）的产生与发展，最终调控系统的整体传热性能。理解旋转圆柱体的数量、空间布局及其旋转强度（以旋转雷诺数Re_ω表征）对纳米流体流动与传热规律的耦合影响机制，对于设计下一代高效紧凑式换热装置至关重要。然而，这一问题涉及复杂的多物理场耦合（流体力学、热力学）、非线性以及几何边界的不规则性，采用传统的实验或纯数值方法进行全面参数化研究面临计算成本高、周期长的挑战。

为了深入探究这一复杂物理过程，研究人员在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》上发表了最新研究成果。该工作通过耦合计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，系统模拟并预测了Γ形腔体内不同数量旋转圆柱体影响下Cu-水纳米流体的流动与传热特性。研究旨在阐明旋转效应与几何布局如何协同作用以优化热性能，并为相关工程应用提供设计指导。

本研究主要采用了几个关键的技术方法：首先，基于伽辽金加权残值法（Galerkin weighted-residual method）的有限元法（Finite Element Method, FEM）被用于离散和求解控制纳米流体流动与传热的偏微分方程组（包括质量守恒、动量守恒和能量守恒方程）。计算在COMSOL Multiphysics 6.3软件平台上完成。其次，引入了贝叶斯正则化（Bayesian Regularization）算法的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）被用来构建从输入参数（如圆柱体布局、旋转雷诺数Re_ω）到输出响应（如流场、温度场）的快速代理模型（surrogate model），并对有限元计算结果进行验证和预测。纳米流体的热物性（粘度、密度、比热容、导热系数）采用经典混合律模型进行计算。所有模拟均在固定的雷诺数（Re = 600，基于腔体特征尺寸和入口流速）和普朗特数（Pr = 5.4082，对应纳米流体性质）下进行，重点考察旋转雷诺数（Re_ω= 0, 100）和圆柱体配置（1至4个圆柱体，每种数量下三种不同空间排列）的影响。

流线与流动结构分析

研究通过可视化流线图清晰地揭示了旋转圆柱体对流场的决定性影响。当圆柱体静止（Re_ω= 0）时，流场主要由浮升力驱动的自然对流主导，流线呈现相对对称和稳定的结构。例如，单个居中圆柱体周围会形成对称的环流。然而，一旦圆柱体开始旋转（Re_ω= 100），流场发生剧烈变化。旋转产生的科里奥利力破坏了流场的对称性，导致流线发生倾斜、扭曲，并在圆柱体周围及下游诱发出更小尺度的涡旋。对于多圆柱体配置，圆柱体之间的相对位置至关重要。当多个圆柱体采用非对称布局时（如第二、三种排列），它们之间的相互作用会进一步复杂化流场，产生不对称的分离区、射流和复杂的涡街结构，显著增强了流体的混合程度。

等温线与温度场分析

等温线分布直观反映了系统的传热特性。在无旋转情况下，等温线大致平行于热壁，热边界层较厚，表明传热以导热和较弱的自然对流为主。引入圆柱体旋转后，等温线变得密集且扭曲，特别是在旋转圆柱体表面附近。这表明旋转增强了流体微团的热量携带和输运能力，使热边界层变薄，从而强化了对流换热。对于多圆柱体情况，非对称布局会导致温度场也呈现不对称性。热羽流（thermal plume）的路径因流场的改变而发生偏转，在某些区域形成高温区，而在另一些区域则因强对流而迅速冷却，整体上促进了腔体内的热混合。

流体流动与速度场分析

速度等值线图展示了流动的动能分布。静止圆柱体主要起流动阻碍作用，在其后方形成低速尾流区。而旋转的圆柱体则如同微型搅拌器，向其周围的流体注入动量和涡量，导致局部流速显著增加，形成高速剪切层。在多圆柱体系统中，旋转圆柱体之间的间隙会形成高速射流，进一步加剧流体扰动。比较不同布置方案发现，当圆柱体放置于能引导主流流体更有效扫过腔体大部分区域的位置时（如第三种布置），其促进整体流动和换热的效果最佳。

人工神经网络（ANN）的预测性能

研究还重点评估了ANN在预测此类复杂物理场中的能力。通过比较ANN预测结果与高保真度有限元计算结果，发现经过贝叶斯正则化训练的ANN模型能够以极高的精度（R值接近1）复现流场、温度场等关键物理量。误差直方图显示误差紧密分布在零附近，表明模型具有优秀的泛化能力和可靠性。这表明ANN可以作为一个高效的代理模型，在未来进行快速参数扫描和优化设计时，可大幅减少对计算昂贵的CFD模拟的依赖。

努塞尔数（Nusselt Number）与传热强化

努塞尔数（Nu）是衡量对流换热强度的关键无量纲数。研究结果表明，圆柱体的旋转能显著提升平均努塞尔数。随着旋转雷诺数Re_ω从0增加到100，所有配置下的Nu值均有明显提高。此外，圆柱体的数量和布局对Nu也有显著影响。通常，在多圆柱体且布局合理的配置下（如四个圆柱体呈非对称分布），由于流场扰动和混合效果最强，获得了最高的Nu值，表明传热强化效果最显著。

本研究通过系统的数值模拟和人工智能分析，深入揭示了Γ形腔体内旋转圆柱体对Cu-水纳米流体流动与传热特性的影响规律。主要结论可归纳为：首先，圆柱体的旋转是强化传热的核心机制，其通过引入角动量，破坏热边界层，增强流体混合，从而显著提升换热效率。其次，圆柱体的空间布局与旋转效应存在强耦合关系，非对称、能引导主流充分发展的布局与旋转协同，可产生最佳的流场扰动和传热强化效果。第三，多圆柱体系统产生的流动相互作用比单圆柱体更为复杂，能诱导出更丰富的涡动力学和更高效的换热性能。最后，基于贝叶斯正则化的人工神经网络被证明能高精度、高效率地预测这一复杂多物理场系统的行为，为后续的优化设计提供了强有力的工具。

该研究的重要意义在于，它不仅从机理层面深化了对旋转边界条件下纳米流体流动与传热规律的理解，而且为主动控制强化换热技术提供了具体的设计策略和理论依据。研究成果对于开发新一代高效、紧凑的热管理设备，如电子芯片冷却系统、化工反应器、太阳能集热器等，具有重要的指导价值。未来工作可进一步探索更高旋转雷诺数、不同纳米颗粒类型和浓度、以及更复杂腔体形状下的相关物理现象。