基于多层神经网络与熵优化的五元杂化纳米流体流动分析及其在火箭发动机喷管冷却中的应用

为解决火箭发动机喷管极端热负荷下的热管理难题，研究人员创新性地将电-磁流体动力学（EMHD）与Casson-Williamson五元杂化纳米流体（SiC/Fe3O4/Al2O3/SWCNT/MWCNT）结合，通过人工神经网络（ANN）和BVP4C数值模拟优化传热性能。结果表明，该纳米流体传热效率提升31.27%，热阻降低21.38%，ANN预测皮肤摩擦系数和努塞尔数（Nu）的R值高达0.98916，为下一代航空航天推进系统提供了高效冷却方案。

　　

火箭发动机喷管在极端高温环境下面临严峻的热管理挑战，传统冷却剂的热耗散能力和稳定性已接近极限。随着航空航天技术向更高推重比发展，喷管材料的热失效风险成为制约发动机性能提升的瓶颈。如何突破现有冷却技术的物理极限，实现高效、可控的热能管理，成为工程热物理领域亟待解决的核心问题。

针对这一难题，研究人员开展了一项跨学科研究，将电-磁流体动力学（Electro-Magnetohydrodynamics, EMHD）与非牛顿流体理论相结合，创新性地提出基于五元杂化纳米流体的新型冷却策略。研究团队选择硅 carbide（SiC）、磁铁矿（Fe₃O₄）、氧化铝（Al₂O₃）、单壁碳纳米管（SWCNT）和多壁碳纳米管（MWCNT）五种纳米材料分散在液态钠基液中，构建具有协同增强效应的复合冷却介质。通过多层神经网络（Artificial Neural Network, ANN）与熵优化方法的耦合，实现了对复杂流动传热过程的智能预测与优化。相关成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上，为下一代航天推进系统的热防护设计提供了突破性解决方案。

研究采用了三项关键技术方法：首先利用MATLAB的BVP4C求解器处理边界层控制方程，通过相似变换将偏微分方程转化为常微分方程；其次采用缩放共轭梯度（Scaled Conjugate Gradient, SCG）算法训练ANN模型，数据集按70%训练、15%验证和15%测试的比例划分；最后引入熵生成分析评估系统热力学效率，定义无量纲熵生成数N_G和贝扬数（Bejan number）作为优化指标。

数学建模部分建立了考虑可变磁场B₀(x)、电场E₀(x)和渗透率K_p^*(x)的Casson-Williamson流体控制方程。模型创新性地引入韦森伯格数（Weissenberg number, We）表征弹性效应，并通过布林克曼数（Brinkman number, Br）量化粘性耗散影响。

数值求解采用自适应网格加密的bvp4c算法，确保在边界层梯度剧烈变化区域保持计算精度。结果显示，五元杂化纳米流体相比传统纳米流体使传热系数提升31.27%，这归因于MWCNT和SWCNT形成的三维导热网络与金属氧化物颗粒的协同作用。

熵分析揭示了电磁场调控对系统不可逆性的影响规律。无量纲熵生成N_G表达式显示，辐射参数Rd和磁参数M对熵产分布具有竞争性影响：当Rd>1.2时，热辐射主导熵产；而M>2时焦耳热效应成为主要因素。优化后的贝扬数曲线表明，在锥角γ=15°时系统可获得最佳热力学性能。

人工神经网络模型的预测性能显著优于传统数值方法。对于皮肤摩擦系数预测，训练集和测试集的相关系数R分别达到0.97617和0.98016；努塞尔数预测的R值更高达0.99823（训练）和0.98916（验证），均方误差（MSE）在61个epoch时降至0.00007301。SCG算法展现出对高维参数空间优异的探索能力，特别是在处理We与Br的耦合效应时。

验证研究通过对比Hering & Grosh、Abbas & Sayed等团队的历史数据，证实模型在预测Nu数时的相对误差小于2.3%。在磁雷诺数Re_m∈[5,20]范围内，电流体动力（Electrohydrodynamic, EHD）效应使速度边界层厚度减少18.7%，这与文献报道的Powell-Eyring流体行为一致。

这项研究通过多尺度建模与智能算法的融合，建立了五元杂化纳米流体在EMHD场中流动传热的完整理论框架。其核心突破在于：首次将ANN用于火箭喷管冷却的实时参数预测，解决了传统CFD方法计算成本高的瓶颈；提出的Casson-Williamson本构方程拓展了非牛顿流体在可压缩流动中的应用边界；实验验证的31.27%传热增强效果为航天器热防护系统设立了新标准。这些发现不仅适用于航空航天领域，对电子器件液冷、聚变反应堆第一壁冷却等极端环境热管理同样具有指导价值。

值得注意的是，研究也存在若干待深入的方向：纳米颗粒在强电磁场下的聚集行为尚未建模；实际发动机中的湍流-转捩效应需要进一步考虑；ANN模型的泛化能力有待更多工况数据验证。随着深度学习与多物理场耦合技术的进步，这类智能热流体系统有望在更广阔的工程场景中实现应用突破。