粘弹性Maxwell流体在二次热辐射、活化能、化学反应与生物对流耦合下经圆形多孔滑板的输运特性研究

《Scientific Reports》：Unified Hermite polynomial collocation and artificial neural network methods to analyse viscoelastic-bioconvective fluid behavior in a circular porous slider system

　　

摘要

本研究调查了粘弹性Maxwell流体在二次热辐射、活化能、化学反应和生物对流共同影响下，通过圆形多孔滑板的输运特性。采用相似变换将动量、能量、浓度和微生物运动的控制方程转化为无量纲方程组，然后使用Hermite多项式配置法（HPCM）进行求解。此外，采用Levenberg-Marquardt算法训练的一个人工神经网络（ANN）用于预测输运曲线。结果表明，Reynolds数的增加导致横向速度增加和温度降低，这是由于更强的对流输运所致。二次辐射放大了热能，其对浓度的影响取决于Schmidt数和反应速率。数值预测与ANN预测之间的良好一致性证实了模型的可靠性。这些结果可作为聚合物加工、反应性输运、热系统和生物对流应用的指导方针。