基于随机深度神经网络的生物对流纳米流体热辐射分析及其工业冷却系统应用研究

研究人员针对工业冷却系统中纳米流体(NF)的热辐射特性与生物对流现象，开发了一种新型深度神经网络(DNN)模型。该研究通过Levenberg-Marquardt算法(LMA)优化网络结构，结合LTNE(局部热非平衡)条件分析，成功模拟了含氧趋化微生物的TiO2-H2O纳米流体在辐射传热下的流动特性。结果表明，Marangoni对流(Ma)参数提升能显著增强流速，而Darcy-Forchheimer因子会抑制流动。研究为生物医药工程和工业热管理提供了创新解决方案。

　　

在工业冷却系统和生物医药工程领域，纳米流体的热传导性能优化一直是研究热点。传统方法难以精确模拟复杂工况下纳米流体与微生物的相互作用，特别是在考虑局部热非平衡(LTNE)条件和辐射传热时。这些问题严重制约了高效冷却系统的设计和生物反应器的优化。

马来西亚理工大学(Universiti Teknologi PETRONAS)的研究团队创新性地将随机深度神经网络应用于该领域。他们以TiO₂-H_{2>O纳米流体为研究对象，结合氧趋化微生物的动力学特性，建立了包含Marangoni对流(MC)和激活能效应的多物理场耦合模型。研究发表在《Journal of Proteomics》上，为解决工业热管理中的关键问题提供了新思路。}

研究采用bvp4c数值解法生成基准数据，构建了包含20个径向基函数(RBF)神经元和30个Sigmoid神经元的双隐层DNN架构。通过Levenberg-Marquardt算法(LMA)优化网络参数，实现了对复杂边界条件下纳米流体流动、传热及微生物迁移的精确预测。

数学建模
研究建立了包含质量守恒、动量方程、能量方程及微生物传输的耦合控制方程组。特别考虑了LTNE条件下固体与流体相的热交换，以及辐射传热对温度场的影响。

深度神经网络设计
创新性地采用混合激活函数策略：第一隐层使用径向基函数(RBF)，第二隐层采用Sigmoid函数。通过70-15-15的数据划分方案，确保了模型的泛化能力。

结果分析

1. Darcy-Forchheimer因子增加会导致流速降低，而Marangoni数(Mn)提升能显著增强表面张力驱动的流动；
2. 辐射参数Rd和热生成参数A*会显著提升温度场强度；
3. 氧趋化微生物的分布受Schmidt数(Sc)和Peclet数(Pe)共同影响，Pe增加会促进微生物迁移；
4. 激活能参数E_a对浓度场分布具有决定性影响。

该研究通过创新的DNN方法，成功解决了复杂多物理场耦合的模拟难题。模型在MSE(均方误差)低至10^-7量级时仍保持稳定，为工业冷却系统优化和生物反应器设计提供了可靠工具。特别值得注意的是，研究首次将LTNE条件与微生物动力学相结合，为理解纳米流体中生物-热-流耦合机制开辟了新途径。未来可进一步拓展到多相流和湍流等更复杂工况的研究中。