采用拓扑优化与遗传算法结合的新型液冷板的热性能分析

《Energy Technology》：Thermal Performance Analysis of a New Liquid-Cooled Plate with Topology Optimization Combined with Genetic Algorithm

不对称液体冷却板设计通过拓扑优化与多目标算法实现热性能与流阻平衡优化，相比基准模型平均温度降低0.637%，压力降减少49.12%，综合性能提升173%。

　　

摘要

为了解决传统液冷板高功耗和低散热效率的问题，本研究提出了一种新型的不对称液冷板设计，该设计结合了拓扑优化和多目标优化技术。基于传统的直通道液冷板，设计了三种不同的进出口配置。首先，对比、分析了这三种配置的热学和流动特性，并对其进行了优化。随后，在流量通道体积分数为0.45、重量比为0.7:0.3的条件下，通过拓扑优化得到了一个优化的几何模型。通过多目标算法进一步细化了各部件的位置和分布。设计变量包括：（1）垂直距离（L₁）；（2）垂直距离（L₂）；（3）垂直距离（L₃）；（4）流量通道比例（w）。采用响应面方法构建了代理模型进行数据拟合，通过非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的优化结果预测，在L₁ = 28.5、L₂ = 15.65、L₃ = 13.11和w = 0.75时，平均温度（T_ave）和进出口压降（ΔP）均达到最小值。与基线模型相比，优化后的设计使平均温度降低了0.207°C（0.637%），压降减少了5.11Pa（49.12%），整体性能提升了173%。

图形摘要

本研究提出了一种利用拓扑优化和多目标优化技术的新型不对称液冷板设计，旨在解决高功耗和低散热问题。对三种进出口配置进行了分析和优化。最终模型通过RSM和NSGA-II算法对变量（L₁、L₂、L₃和w）进行了优化，实现了平均温度（T_ave）和压降（ΔP）的最小化。与基线模型相比，该设计使平均温度降低了0.637%，压降减少了49.12%，整体性能提升了173%。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。