基于新型四元杂化纳米流体模型的人工神经网络优化太阳能风力涡轮机热传输研究

本研究针对太阳能风力涡轮机热传输效率提升难题，创新性地将Casson-Sutterby流体动力学与Levenberg-Marquardt反向传播神经网络（LMBNNs）相结合，开发了四元杂化纳米流体（TNF）模型。研究表明，SiO2 /TiO2 /Cu/Al2 O3 纳米颗粒显著提升热导率与辐射传热，神经网络模型的绝对误差（AE）低至10?03 -10?08 ，为可再生能源系统热管理优化提供了智能解决方案。

　　

在全球能源转型背景下，太阳能风力涡轮机作为风光互补系统的核心装置，其热管理效率直接影响能量转换率。然而，传统冷却技术面临热导率低、辐射损失大等瓶颈，尤其当光伏面板在高温环境下工作时，热积累会导致发电效率下降15%-25%。更棘手的是，现有流体模型难以精确描述纳米颗粒在复杂电磁场中的非牛顿流体行为，而常规数值计算方法存在收敛速度慢、误差累积等问题。

针对这一挑战，中国研究人员联合Majmaah大学团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表突破性研究。该工作首次将Casson流体（描述剪切稀化特性）与Sutterby流体（表征拉伸流动行为）耦合，构建了新型四元杂化纳米流体（Tetra Hybrid Nanofluid, TNF）理论框架。研究团队创新性地采用Levenberg-Marquardt反向传播神经网络（LMBNNs），通过自适应学习率调整和正则化技术，实现了对非线性传热过程的高精度建模。关键技术包括：1）多物理场耦合建模，整合磁流体动力学（MHD）与热辐射方程；2）20-bin误差直方图分析验证模型鲁棒性；3）基于SiO₂
/TiO₂
/Cu/Al₂
O₃
-乙二醇纳米流体的实验验证体系。

Formulation of the problem
通过建立包含Lorentz力、热源项和辐射热流的控制方程，发现当Hartmann数M>2时，磁场可使边界层厚度减少37%。值得注意的是，纳米颗粒体积分数每增加1%，努塞尔数（Nusselt number）提升21%，这归因于TiO₂
颗粒的表面等离子体共振效应。

Modeling with ANN
设计的LMBNNs采用Sigmoid激活函数，其回归系数R²
达0.999。关键突破在于将四阶导数项?⁴
f/?η⁴
的求解误差控制在10^?05
量级，远超传统有限元法精度。网络结构包含15个隐藏层神经元，训练时间较传统BP网络缩短62%。

Results and discussions
热生成参数Q从0.5增至1.5时，温度分布θ(η)峰值移动了2.3个特征长度单位。特别地，当Casson参数β_c
=0.8时，速度剖面f'(η)出现双拐点结构，这与纳米颗粒的剪切带形成直接相关。误差分析显示，MSE稳定在10^?09
-10^?10
区间，证实模型可靠性。

Conclusions
该研究开创性地证明：1）TNF的热传输效能比传统混合纳米流体高40%，主要得益于Cu纳米颗粒的声子输运增强；2）LMBNNs对MHD边界层问题的求解效率是有限体积法的8倍；3）当辐射参数R_d
=0.6时，系统可实现94%的能量回收率。这些发现为下一代太阳能飞行器热防护系统设计提供了理论基石，其算法框架可扩展至核反应堆冷却等极端环境应用。

讨论部分特别指出，虽然当前模型在中等数据集（<10⁴
样本）表现优异，但未来需结合图神经网络（GNN）处理三维湍流问题。这项工作标志着人工智能与纳米流体力学交叉研究的重大进展，其提出的"磁-热-流智能耦合"范式将重塑可再生能源装备的设计方法论。