一种用于计算分析具有热生成的电磁流体动力学（EMHD）三元纳米流体的机器学习技术：Al?O?+CuO+TiO?/水

《Nano Trends》：A Machine Learning Technique for Computational Analysis of EMHD Ternary Nanofluid with heat Generation: Al 2O 3+CuO+TiO 2/water

本文提出了一种结合计算流体动力学（CFD）和人工神经网络（ANN）的混合方法，用于高效建模并预测具有Al2O3+CuO+TiO2 ternary hybrid nanoparticles的电磁流体动力学（EMHD）纳米流体流动特性。通过bvp4c求解器生成基准数据，训练ANN模型，验证其预测速度、温度及传热效率的误差低于10?5，相关系数R≈1，显著优于传统回归方法。研究证实 ternary hybrid nano fluids 在磁场的协同作用下，热传导性能比单一或二元纳米流体提升30%-50%，并揭示了纳米颗粒浓度、Prandtl数与磁场强度间的非线性关系。该方法为太阳能集热器、航空热交换系统等工业优化提供了新范式。

　　随着科技的不断进步，人工智能（AI）在流体力学领域的应用越来越广泛，尤其是在复杂流体系统的设计和优化中展现出巨大潜力。传统数值方法在处理涉及电磁场和纳米流体的非线性边界值问题时往往面临计算复杂性和精度限制，而基于机器学习的解决方案则为这些问题提供了新的思路。纳米流体因其显著的热传导增强特性，已成为提高太阳能热系统效率的重要研究对象。相比之下，三元纳米流体（由三种不同类型的纳米颗粒组成）相较于单元或二元纳米流体在热传输性能上展现出更优的表现，这主要归因于其内部热源效应和磁场所产生的复杂相互作用。

本文提出了一种结合计算流体力学（CFD）和人工智能神经网络（ANN）的混合方法，用于研究三元纳米流体在电磁流体动力学（EMHD）条件下的流体流动与热传递行为。这种方法在处理复杂的非线性系统时表现出更高的计算效率和预测准确性。研究中，传统的数值求解器MATLAB的bvp4c被用于生成精确的参考解，这些解被用来训练神经网络模型，从而提升模型对非线性边界值问题的拟合能力。通过这种方法，神经网络模型能够准确地估计流体的速度、温度和热传递率，并在预测、验证和优化方面优于传统的回归方法。

在研究中，ANN模型被训练使用了80%的bvp4c生成的数据，而剩余的20%数据用于验证和测试，确保模型的准确性和泛化能力。回归分析的结果表明，MSE值约为10??，相关系数（R）接近1，显示出模型在预测温度和速度方面具有较高的精确度。此外，回归图和误差直方图也显示出ANN模型在所有数据子集上与bvp4c结果高度一致，进一步验证了模型的可靠性。

通过引入三元纳米流体，研究探讨了其在不同流动条件下（如磁性场、热生成和纳米颗粒浓度）对流体流动和热传递的影响。研究发现，三元纳米流体由于其多组分的协同作用，展现出更优的热传输特性。具体而言，随着磁参数M的增加，三元纳米流体的流体速度上升幅度大于二元和单元纳米流体，这主要是因为三元纳米流体具有更高的电导率和对磁场的更强响应。同时，研究还发现，Prandtl数的增加有助于提高热传递效率，而热生成参数Q的正值则增加了热边界层的厚度，从而提高了热传输能力。

此外，研究还比较了不同纳米颗粒（如Al?O?、CuO和TiO?）在三元纳米流体中的热传输性能。结果显示，Al?O?/水单元纳米流体在整体性能上表现最佳，而TiO?/水则在高浓度情况下具有更优的热传导能力。通过分析ANN模型与线性回归技术（LRT）在预测皮肤摩擦系数和努塞尔数方面的性能，研究指出ANN模型在处理非线性问题时具有更显著的优势，其预测误差更低，相关系数更高，展现出更强的泛化能力。

研究的结论表明，ANN方法在预测三元纳米流体的速度和温度分布方面表现出良好的性能，并且与bvp4c的数值解高度一致，显示出在复杂纳米流体流动问题建模中的可靠性。此外，ANN模型在预测皮肤摩擦系数和热传递速率方面也优于LRT方法，证明了其在工业和工程领域中的应用潜力。研究还指出，ANN方法提供了一种灵活且可扩展的非线性热传输分析框架，使其在处理大规模工程和工业流体系统时具有重要价值。

在实际应用中，三元纳米流体可以显著提高热系统的设计效率，特别是在太阳能集热器和热交换器等应用场景中。通过ANN模型的引入，研究人员能够更快速地进行设计优化和性能预测，从而缩短研发周期，降低成本。此外，研究还强调了ANN方法在处理复杂物理现象时的优越性，包括电磁场对流体流动的影响、热生成和吸收对热传递的调控等。

综上所述，本文通过将机器学习与计算流体力学相结合，为三元纳米流体在电磁流体动力学条件下的建模和分析提供了一种新的方法。该方法不仅提高了模型的预测精度，还展示了ANN在非线性问题中的强大能力。未来的研究可以进一步探索不同类型的纳米颗粒组合对热传输性能的影响，以及如何通过优化ANN结构和训练数据来提高模型的泛化能力。此外，还可以将该方法应用于更广泛的工业和工程系统，以提升整体的热传输效率和系统性能。