智能预测网络对Zn-TiO2/H2O混合纳米流体辐射磁流体动力学热效率的影响研究

研究人员针对传统能源效率不足和污染问题，创新性地采用人工神经网络(ANNs)结合BPLMS算法，研究了Zn-TiO2/H2O混合纳米流体(HNF)在倾斜收缩表面的辐射磁流体动力学(MHD)传热特性。通过Mathematica数值求解和MATLAB神经网络训练，揭示了磁场参数(M)、混合对流参数(λ)等关键变量对流体速度f'(η)和温度分布θ(η)的影响规律。该研究为可再生能源系统的高效热管理提供了智能预测新范式，相关成果发表在《Results in Chemistry》期刊。

　　

在全球能源转型背景下，传统化石燃料的局限性日益凸显——不仅储量有限，更是环境污染的主要源头。与此同时，工业系统对高效传热工质的需求与日俱增，特别是在太阳能利用、电子冷却等关键领域。纳米流体(nanofluid)因其卓越的导热性能被视为传统流体的革命性替代品，而混合纳米流体(hybrid nanofluid, HNF)通过组合不同纳米颗粒进一步提升了热物理特性。然而，现有研究对Zn-TiO₂/H₂O这类新型HNF在复杂物理场耦合作用下的传热机制仍缺乏系统认知，特别是缺乏智能化的预测模型。

为突破这一瓶颈，研究人员开展了一项融合计算流体力学与人工智能的创新研究。通过构建倾斜收缩表面的辐射磁流体动力学(magnetohydrodynamics, MHD)模型，重点考察了Zn-TiO₂/H₂O混合纳米流体在磁场、热辐射等多物理场耦合作用下的流动与传热特性。研究采用Levenberg-Marquardt反向传播算法(BPLMS)改进的人工神经网络(ANN)，建立了高精度的热效率预测模型。

关键技术方法包括：1) 基于Mathematica的ND-Solve数值求解器处理偏微分方程(PDE)转化后的常微分方程(ODE)系统；2) MATLAB平台构建10神经元双隐藏层的神经网络架构，采用70-15-15的数据分割策略；3) 结合相似变换将物理参数转化为无量纲的磁参数(M)、普朗特数(Pr)等控制变量；4) 通过误差直方图和回归分析验证模型可靠性。

研究结果揭示多个重要发现：

1. 速度场调控机制：流体速度f'(η)与磁场强度呈负相关，当M从0.1增至3.1时速度降低19%，这是由于洛伦兹力抑制了Zn-TiO₂纳米颗粒的运动。而混合对流参数λ的提升可使速度场增强27%，浮升力效应占主导地位。
2. 温度场分布特性：温度分布θ(η)对普朗特数Pr变化敏感，Pr增加导致热边界层厚度缩减。值得注意的是，温度比参数θ_w的增大会显著提升流体温度，在θ_w=0.4时达到峰值。
3. 智能预测性能：NN-BPLMS模型在Scenario 6中表现最优，均方误差(MSE)低至2.54×10^-11，回归系数R=1.000。误差分析显示绝对误差控制在10^-5量级。

讨论部分强调了该研究的双重创新：理论层面首次完整描述了Zn-TiO₂/H₂O在倾斜MHD流中的热物理行为；方法论层面开创了ANN与数值模拟的混合仿真范式。实际应用中，该模型可为太阳能集热器、电子设备冷却系统等提供精准的热管理预测，特别是对涉及磁场调控的工业流程具有指导价值。未来研究可拓展至三维非稳态系统，并结合实验数据进一步验证模型的泛化能力。