“磁-热耦合不可逆性”新解：AI神经网络揭示引擎油杂化纳米流体热特性优化策略

《Results in Surfaces and Interfaces》：A novel reliable deep neural network scheme to investigate thermal properties of engine oil using hybrid nanofluid with irreversibility analysis

为破解高功率密度引擎热失控与摩擦能耗难题，研究团队将ZnO-TiAl杂化纳米颗粒引入引擎油基液，构建MHD-HNF（磁流体-杂化纳米流体）模型，并用LMBNNs（Levenberg-Marquardt反向传播神经网络）预测熵产分布。结果显示：随磁场参数、孔隙率及Brinkman数升高，熵产降低达30%，热传导提升18%，为航空、船舶及电动汽车润滑系统提供低熵、高能效解决方案。

　　

当发动机在高负荷下咆哮时，热量与摩擦如同“隐形杀手”悄然侵蚀功率与寿命。传统润滑油虽能减磨，却难以兼顾快速散热与低能耗。更棘手的是，金属壁面因磁感应产生额外熵产，使系统不可逆损失雪上加霜。能否让润滑油既“冷静”又“聪明”，成为能源动力领域亟待破解的命题。

为回答这一问题，Mohi-Ud-Din Islamic University Nerian Sharif团队把目光投向ZnO与TiAl双纳米颗粒，将其均匀分散于引擎油，制成兼具磁响应与高导热的HNF（杂化纳米流体）。研究在《Results in Surfaces and Interfaces》发表，首次把“磁场-多孔壁-拉伸流动”三重耦合与AI预测结合，系统探讨熵产最小化路径。

作者以Williamson黏弹模型描述HNF剪切变稀特性，引入感应磁场B_{、非均匀热源q^{及Brinkman数Br，建立质量、动量、能量与磁输运耦合方程；借助相似变换将PDE降为ODE，用Mathematica生成101组高保真数据，再以LMBNNs训练-验证-测试（81-10-10），输出MSE、EHA、FFO、RG-A等六类AI性能曲线，最终锁定低熵操作区间。}}

主要技术路线：①相似变换降维；②Mathematica数值矩阵；③LMBNNs机器学习；④熵产分解（热熵S_{+摩擦熵S+焦耳熵S+多孔熵S）。}

研究结果

1. 熵产分布与参数影响
   总熵产S_{随磁场参数M、孔隙率λ、Brinkman数Br增大而显著下降，最大降幅30%；热不可逆性主导，占比>55%，焦耳与多孔熵次之。}
2. 速度场与温度场响应
   速度f^{(η)随M升高而降低，边界层增厚；温度θ(η)在Br=4.1时峰值下降18%，表明磁场抑制热积聚。}
3. AI预测精度
   六场景MSE低至1.18×10^{，梯度值~10，EHA误差±6.7×10，AE区间10，验证LMBNNs对复杂耦合问题的高鲁棒性。}
4. 工程映射
   当ZnO-TiAl体积分数1.3 %、M=2.1、λ=0.4时，系统熵产最小且热传导提升18%，为航空、船舶及电动汽车润滑系统提供可直接落地的“低熵窗口”。

结论与讨论
研究首次把AI-熵产框架引入引擎油HNF设计，证实磁场、孔隙率与纳米颗粒协同可同步降低热-摩擦-焦耳三类不可逆损失；LMBNNs以10^{级误差实现快速预测，避免传统“试错”实验的高耗。该策略为下一代高热流密度动力系统提供“自冷却-自减熵”智能润滑范式，并可拓展至核聚变冷却、高超音速飞行器热管理等前沿场景。}