倾斜多孔平行四边形域内离散加热-冷却段的双扩散磁对流研究：基于机器学习与CFD的耦合方法

本研究针对工程应用中受限空间内热质传递效率问题，通过数值模拟和人工神经网络（ANN）相结合的方法，系统分析了倾斜多孔平行四边形腔体中双扩散对流（DDC）现象。研究发现几何倾斜角α和侧壁倾角?对流动结构和传热传质（HMT）具有显著调控作用，磁流体参数（Ha）会抑制对流强度，而源汇配置可优化传质效率。该研究为电子设备散热和能源系统设计提供了理论依据。

　　

在能源工程和材料科学领域，受限空间内的热质传递现象一直是研究热点。特别是电子设备微型化趋势下，如何高效调控复杂几何腔体中的双扩散对流（Double-Diffusive Convection, DDC）成为关键难题。传统矩形腔体研究已较成熟，但工业应用中常见的倾斜平行四边形结构，其独特的几何特性与外部磁场耦合作用机制尚不明确。

针对这一科学问题，国内研究人员在《Results in Engineering》发表了一项创新研究。该团队通过耦合计算流体力学（CFD）和机器学习方法，首次系统探究了倾斜多孔平行四边形腔体内离散加热-冷却段的磁对流现象。研究揭示了几何倾斜角α和侧壁倾角?对流动结构的调控规律，发现磁场强度（Hartmann number, Ha）会显著抑制涡流强度，而最佳源汇配置可使传热传质（Heat and Mass Transfer, HMT）效率提升40%以上。

研究采用三大关键技术：1）基于Darcy定律的有限差分法，通过交替方向隐式（ADI）和逐次线超松弛（SLOR）算法求解控制方程；2）坐标变换技术将平行四边形域转换为矩形计算域；3）构建三层人工神经网络（ANN）模型（50-40-30神经元），采用Softplus激活函数预测努塞尔数（Nu）和舍伍德数（Sh）。

【数学建模】
通过引入Boussinesq近似和低磁雷诺数假设，建立了包含洛伦兹力项的动量方程。无量纲分析显示，瑞利数（Ra）和浮力比（Buoyancy ratio, N）是主导对流强度的关键参数。

【流动特性】
当Ha=0时，流场呈现典型双涡结构；施加横向磁场（Ha=10）后，涡流强度降低67%，等温线呈现平行分层特征。值得注意的是，负浮力比（N=-2）工况下会出现反向旋转的次级涡。

【几何效应】
侧壁倾角?=-30°时形成不对称流场，而腔体倾斜角α=45°可使Nu提升28%。研究首次量化了"双倾斜角"耦合效应：α对传热的影响强度是?的1.7倍。

【机器学习预测】
ANN模型在测试集表现优异，预测Nu的均方误差（MSE=2.78）较传统多元线性回归（MSE=19.23）降低85%。特征重要性分析表明，Le和Ha分别占据影响因子的32%和28%。

该研究建立了倾斜腔体磁对流数据库，提出的ANN预测模型为工业设计提供了高效工具。特别是在相变材料（PCM）优化和晶体生长控制领域，双倾斜角调控策略可直接应用于热管理系统的被动强化设计。未来研究可拓展到非达西流区和三维涡流分析，进一步揭示多物理场耦合机制。