对流表面上非均匀形状三元杂化纳米流体流动的热传输优化与分类研究

为解决复杂冷却系统中热传输精确分类的难题，研究人员开展了基于支持向量机(SVM)和三元杂化纳米流体的热传输优化研究。通过结合Casson流体、非傅里叶热通量和磁流体动力学(MHD)模型，采用BVP5C数值方法揭示了辐射参数提升46-47%热传递效率的机制，为电子设备、航空航天等领域的散热设计提供了创新解决方案。

　　

在能源效率和微型化需求日益增长的今天，复杂电子设备和航空航天系统的散热问题成为制约性能提升的关键瓶颈。传统冷却技术面临热传导效率低、空间限制严格等挑战，而纳米流体的出现为热管理带来了新机遇。然而，现有研究多集中于单一或二元纳米颗粒体系，对非均匀形状三元杂化纳米流体在真实三维流动场景中的热传输机制仍缺乏系统认知。

韩国汉阳大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究，创新性地将机器学习与多物理场模拟相结合，揭示了铝合金(AA7072球形)、单壁碳纳米管(SWCNT圆柱形)和多壁碳纳米管(MWCNT片状)三种异质纳米颗粒在海水基流体中的协同效应。通过建立包含辐射、Casson流体行为和磁场的非傅里叶热传导模型，采用BVP5C五点配置法求解非线性方程组，并首次应用支持向量机(SVM)对热传输模式进行智能分类。研究发现当辐射参数R增大时，三元杂化纳米流体的热传递效率比传统杂化纳米流体提升46-47%，为高功率电子冷却和船舶工程散热系统提供了优化方案。

关键技术包括：1) 自相似变换将偏微分方程(PDE)转化为常微分方程(ODE)；2) MATLAB的BVP5C求解器处理边界值问题；3) SVM分类器对吸注两种工况下的热传输性能进行模式识别；4) 响应面法(RSM)优化设计参数。研究样本采用海水基流体模拟海洋工程应用场景。

数学建模
建立三维拉伸表面上的不可压缩流动模型，整合Casson流体本构关系、洛伦兹力和非傅里叶热通量。通过引入形状因子参数，量化球形、圆柱形和片状纳米颗粒对热导率的差异化贡献。

BVP5C方法论
将控制方程降阶为八变量一阶系统，采用自适应网格划分和残差控制策略。数值实验验证了在磁倾角Ω=π/4时，三元纳米流体的速度边界层厚度比二元体系减少23%。

速度与温度剖面影响因素
关键发现包括：1) 血小板状MWCNT使努塞尔数Nu提升19%；2) 磁参数M>2时出现热传导临界转变；3) 非傅里叶效应导致温度场出现相位滞后现象。数据表明在电子器件典型工况(Re=500)下，最优纳米颗粒组合可使散热效率提升至传统流体的2.1倍。

结论与讨论
该研究开创性地实现了复杂流场中热传输机制的智能解析与优化。通过揭示非均匀形状纳米颗粒的协同效应，为定制化冷却流体设计提供了理论框架。特别是在海水冷却系统中，三元杂化纳米流体展现出抗腐蚀和高热容的双重优势。研究建立的SVM分类模型准确率达92.3%，可快速预测不同几何配置下的热性能，显著缩短散热系统的研发周期。这些发现对解决5G基站、舰载雷达等高温差场景的散热难题具有重要工程价值，也为拓展机器学习在多物理场耦合问题中的应用提供了新范式。