基于神经网络的曲面磁流体边界层流动与多相反应耦合机制研究

本研究针对工业热系统中MHD边界层流动的精确控制难题，创新性地结合ANN-LMT算法与Runge-Kutta数值模拟，揭示了磁场参数使剪切率提升65.62%、热耗散导致传热率降低13.63%的规律，并通过99%准确率的神经网络模型实现了对阻力、传热/传质速率的高效预测，为复杂流体系统的智能化调控提供了新范式。

　　

在能源与化工领域，曲面结构上的磁流体动力学(Magnetohydrodynamics, MHD)流动控制一直是个棘手的难题。当导电流体遇到弯曲表面时，复杂的几何效应会与磁场力、化学反应和热传导产生多重耦合，传统数值方法往往难以精准捕捉这些现象。更麻烦的是，工业应用中常见的非均匀热源、滑移边界条件以及均相(Homogeneous)-非均相(Heterogeneous)催化反应，让问题变得像一团乱麻——热管理效率低下、材料表面腐蚀加剧、能源消耗居高不下，这些都严重制约着冶金、化工设备的小型化和高效化发展。

面对这一挑战，国内研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的最新研究给出了智能解决方案。他们巧妙地将传统流体力学与现代机器学习相结合，首次构建了融合Levenberg-Marquardt训练算法的人工神经网络(ANN-LMT)模型，成功破解了曲面MHD流动中多物理场耦合的预测难题。这项研究不仅揭示了磁场强度与热耗散对流动特性的定量影响规律，更开发出预测精度达99%的智能算法，为工业热系统的数字化设计提供了革命性工具。

研究团队采用Runge-Kutta数值方法求解包含粘性耗散和立方自催化反应的偏微分方程组，通过相似变换将控制方程简化为常微分形式，并引入ANN-LMT架构建立输入参数（曲率参数K(1-5)、磁场参数M(1-3)、滑移参数λ₁(0.1-0.3)等）与输出响应（剪切率、Nu数、Sh数）的映射关系。特别值得注意的是，模型训练采用了包含非均匀热源参数A*(0.5-1.5)、B*(0.1-0.4)和Eckert数Ec(0.1-0.3)的多维数据集。

【速度剖面】研究发现曲率参数K增大导致径向速度降低12.7%，而磁场参数M增至3时使切向速度梯度提升65.62%，这归因于洛伦兹力对流动的抑制作用。滑移条件λ₁则展现出双面性：既缓解壁面摩擦又增强二次流涡旋。

【温度分布】空间依赖型热源参数A使温度场峰值偏移17.3%，而温度依赖型参数B导致近壁区温升达23.5%。Ec数超过0.2时，粘性耗散使Nu数降低13.63%，这解释了工业设备中常见的"热障"现象。

【浓度场】Schmidt数Sc增至6时，非均相反应参数k₂(0.25)使溶质边界层厚度缩减41.2%，表明高扩散系数流体更利于表面催化反应。ANN预测显示k₁/k₂比值在0.4-0.6区间时传质效率最优。

【ANN预测】LMT算法构建的10神经元隐层模型，在测试集上达到MSE=10^-11、R≈1的预测精度。特别值得注意的是，模型对曲率与磁场耦合工况的泛化能力超出传统CFD方法3个数量级。

这项研究的突破性体现在三方面：首次将ANN-LMT应用于曲面MHD的多反应耦合系统，揭示了热耗散与非均匀热源的协同作用机制，开发出工业级精度的流动控制智能代理模型。正如Sharma和Ram Prakash Sharma在讨论部分强调的，该方法可直接应用于化工微反应器设计、聚变堆第一壁冷却等重大工程场景。未来研究可进一步拓展到湍流工况，并探索图神经网络(GNN)在三维流动预测中的潜力。这项成果标志着流体力学研究正式迈入"智能仿真"的新纪元。