将虎尾兰纤维整合到玄武岩纤维增强聚合物复合材料中：力学性能与动态力学性能研究

《Journal of Materials Research and Technology》：Integration of snake plant fibers into basalt fiber-reinforced polymer composites: Mechanical and dynamic mechanical performance

混合纳米流体在太阳能加热表面的热流体动力学行为研究，采用有限差分法结合人工神经网络模型，分析非牛顿流体、磁流体效应及非线性热辐射的耦合作用，揭示Grashof数、辐射参数等对流速和温度的影响规律，验证ANN模型预测精度达99.6%，误差±1.8%，为太阳能集热器优化提供高效工具。

　　本研究旨在开发一种人工神经网络（ANN）框架，用于建模在混合对流、非线性热辐射、焦耳加热和耗散效应下，电导性Ostwald–de Waele混合纳米流体在太阳能加热表面的热流行为。这种纳米流体属于非牛顿流体，其粘度随剪切速率变化，因此在处理复杂热流问题时，相较于传统的牛顿流体模型，具有更高的适用性和预测能力。混合纳米流体通常由多种纳米颗粒组成，如银（Ag）和氧化铝（Al?O?），这些材料的加入显著提升了基础流体的导热性、稳定性和能量吸收能力，从而使其成为太阳能热系统中高效热传输介质的理想选择。

Ostwald–de Waele模型是描述非牛顿流体粘弹性行为的一种常见模型，其核心在于流体的剪切依赖性。与牛顿流体不同，非牛顿流体的粘度不是恒定的，而是随着剪切速率的变化而变化。在太阳能热系统中，这种剪切依赖性使得混合纳米流体能够在不同操作条件下展现出更优的热传输性能。例如，当流体受到较高的剪切速率时，其粘度会降低，从而促进流体流动和热量传递。反之，当剪切速率较低时，流体表现出较高的粘度，从而增强其对热量的吸收和存储能力。这种特性在太阳能热能转换过程中尤为重要，因为太阳辐射带来的温度梯度和流体剪切速率的变化，会直接影响流体的流动行为和热传输效率。

研究采用有限差分法（FDM）对非线性部分微分方程进行求解，这些方程描述了不可压缩、电导性Ostwald–de Waele流体的流动和传热过程。有限差分法是一种数值计算方法，能够有效地处理复杂的边界条件和非线性关系。通过该方法，研究团队获得了流体速度场和温度场的精确解，随后利用这些数据训练和验证人工神经网络模型。人工神经网络模型能够以非线性方式学习和模拟流体行为，从而在预测流体性能方面展现出卓越的准确性和效率。模型的预测误差被严格控制在±1.8%以内，同时回归系数达到0.996以上，表明该模型在捕捉流体行为方面具有高度的可靠性。

研究中特别强调了热辐射和混合对流的综合影响。热辐射是流体在高温环境下能量传输的重要方式，其强度直接影响流体的温度分布和热效率。混合对流则是自然对流和强制对流的结合，自然对流由温度梯度驱动，而强制对流则由外部压力梯度或其他外力引起。在太阳能热系统中，这两种对流形式的共同作用决定了流体的流动模式和热传输效率。通过引入热辐射参数，研究团队能够更精确地模拟流体在高温环境下的行为，从而优化其在太阳能热能收集装置中的应用。

此外，研究还探讨了磁流体动力学（MHD）效应对流体流动和传热的影响。在存在磁场的情况下，电导性流体会受到洛伦兹力的作用，这种力能够改变流体的流速分布，抑制湍流，并影响边界层行为。MHD效应在太阳能热系统中具有重要的调控作用，例如通过外部磁场控制流体流动，提高热能传输效率。研究通过引入磁场强度参数，分析了其对流体性能的影响，发现磁场强度的增加会导致流体流速的下降，从而对热能传输产生一定的抑制作用。然而，这种抑制作用可以通过优化磁场强度和流体配比来加以平衡，以实现最佳的热传输效果。

为了验证模型的可靠性，研究团队将人工神经网络的预测结果与有限差分法的数值解进行了对比。结果显示，两种方法在预测流体速度和温度分布方面高度一致，表明人工神经网络能够准确捕捉流体的非线性行为。这种模型不仅提高了计算效率，还减少了传统数值模拟所需的计算资源，使其成为优化太阳能热系统的一种有力工具。此外，研究团队还对不同参数组合下的流体行为进行了深入分析，包括流体的剪切指数、磁场强度、格拉晓夫数（Grashof number）和普朗特数（Prandtl number）。结果显示，较高的剪切指数会增强流体的流速，但同时会降低温度；而较强的磁场会抑制流体流动，从而影响热能传输效率。这些发现为太阳能热系统的设计和优化提供了重要的理论依据。

在实际应用中，混合纳米流体的性能不仅取决于其组成成分，还受到多种物理参数的影响。例如，较高的格拉晓夫数意味着更强的自然对流效应，从而增强流体的流动性和热能传输效率。相反，较高的普朗特数则会限制热能的扩散，导致温度降低。因此，在太阳能热系统中，需要根据具体的热能需求和环境条件，选择合适的纳米颗粒配比和物理参数，以实现最佳的热能利用效率。此外，研究还指出，通过优化纳米流体的物理特性，可以有效减少热辐射带来的能量损失，从而提高太阳能热能收集装置的整体效率。

人工神经网络模型的应用为非牛顿混合纳米流体的研究提供了新的视角。传统数值方法在处理复杂非线性方程时，往往需要大量的计算资源和时间，而人工神经网络则能够通过学习和预测的方式，快速提供可靠的流体行为预测。这种模型的构建过程包括数据生成、网络结构设计和训练验证三个阶段。数据生成阶段通过有限差分法求解流体的控制方程，得到流体的速度场和温度场；网络结构设计阶段则根据输入参数和输出参数选择合适的网络结构，确保模型的准确性和泛化能力；训练验证阶段则通过调整网络参数，优化模型的预测性能。研究表明，人工神经网络在处理非线性、高维数据方面具有显著优势，能够有效捕捉流体行为与物理参数之间的复杂关系。

研究还强调了人工神经网络在太阳能热系统中的应用潜力。随着全球能源需求的不断增长，开发高效、可靠的热能传输介质成为研究的热点。混合纳米流体因其优异的导热性和稳定性，被广泛应用于太阳能热能收集、核反应堆冷却和航空航天等领域。然而，传统的数值方法在处理这些复杂系统时，往往面临计算效率低、模型泛化能力不足等问题。人工神经网络模型的引入，不仅提高了计算效率，还增强了模型对复杂物理现象的预测能力，使其成为优化太阳能热系统的重要工具。此外，该模型还能够适应不同的操作条件，为实际工程应用提供灵活的解决方案。

综上所述，本研究通过结合有限差分法和人工神经网络模型，成功构建了一个能够准确预测非牛顿混合纳米流体在太阳能热系统中行为的框架。该模型在速度场和温度场的预测方面表现出色，误差控制在较低水平，回归系数达到0.996以上，表明其在捕捉复杂热流行为方面的可靠性。同时，研究还揭示了多种物理参数对流体性能的影响，为太阳能热系统的设计和优化提供了重要的理论依据和实践指导。人工神经网络的应用不仅提升了计算效率，还拓展了非牛顿流体研究的边界，为未来太阳能热能技术的发展提供了新的思路和方法。