《South African Journal of Chemical Engineering》：A Hybrid CFD-XGBoost Framework for Thermal-Hydraulic Performance Prediction of Perforated Pin-Fin Heat Sinks with Different Geometries
编辑推荐：
研究人员开发了一种面向穿孔销翅（pin-fin）散热器的CFD–XGBoost混合框架。系统分析了流场结构、湍流及热性能；量化了翅片几何形状与穿孔对压降（ΔP）和对流换热系数（h）的影响；XGBoost模型对ΔP与h均取得较高预测精度，所提方法可实现快速且可靠
研究人员开发了一种面向穿孔销翅（pin-fin）散热器的CFD–XGBoost混合框架。系统分析了流场结构、湍流及热性能；量化了翅片几何形状与穿孔对压降（ΔP）和对流换热系数（h）的影响；XGBoost模型对ΔP与h均取得较高预测精度，所提方法可实现快速且可靠的双目标热工水力性能预测。
研究背景方面，电子设备持续小型化与能源系统功率密度迅速提升，对热管理技术提出更严苛要求。传统风冷受空气低导热系数限制，对流换热系数偏小；扩展表面中销翅因表面积体积比高、几何可塑性强而受关注，其中穿孔销翅可在减重与降阻的同时维持较好换热，但穿孔数、销翅直径与截面形状（圆、方、菱形）三者在一致水力与热边界条件下的交互效应，以及用先进机器学习构建快速代理模型的研究仍不充分。为此，研究人员在《South African Journal of Chemical Engineering》发表该文，采用高保真计算流体动力学（CFD）耦合XGBoost，系统表征穿孔销翅阵列流动与传热行为，并建立几何专属代理模型，服务于先进热管理的加速设计优化。
关键技术方法上，研究人员以ANSYS Fluent开展三维稳态不可压共轭传热（CHT）模拟，选用标准k-ε湍流模型；几何涵盖圆、方、菱形截面销翅，各配单孔、双孔、三孔（穿孔直径取销翅直径一半，D/d=2），销翅直径取6、9、12 mm，顺排两行各5柱共10柱，通道长200 mm（含上下游各50 mm发展段），铝基27 mm×100 mm×5 mm，恒热流25 kW/m2，入口风速2、4、6、8 m/s，出口零表压，顶壁绝热、侧壁对称、固液界面无滑移；网格约40万单元、近壁y?<1、五层棱柱膨胀层，并以Diani等实验数据验证h偏差<3.5%；随后从CFD样本抽取特征训练XGBoost，分别针对ΔP与h构建几何专属回归模型。
研究结果部分，引言指出销翅形状通过尾迹与分离模式影响热工水力权衡，穿孔促进掺混但常伴压降增加，现有文献缺乏形状–穿孔数–直径联合考察与AI代理模型嵌入。建模研究中，几何与物理域小节明确截面等水力直径、固定D/d比与顺排布置以消除额外变量；边界条件小节给定风速、恒温25℃、恒热流与对称面设定；网格策略小节通过无关性研究锁定约40万单元，近壁分辨率满足黏性底层解析；模型验证小节对比Diani等实验，h数值与实验最大偏差低于3.5%；控制方程与求解器小节列出连续、动量、能量、固体导热及k-ε输运方程，Re基于销翅水力直径约800–6400。CFD结果分析显示：圆形销翅分离延迟、方形的尖角致早分离、菱形斜面对流掺混最强；穿孔数由单增到三，尾迹破碎增强、湍流动能提升、h上升但ΔP也升；销翅直径增大强化尾迹与换热但泵功增加；方形因角分离在同等条件下ΔP最高，菱形因强掺混在h/ΔP权衡中表现居中偏优，圆形综合最稳。机器学习部分表明，XGBoost在圆、方、菱形各自子集上均对ΔP与h取得高精度（R2高、误差低），几何专属模型优于通用池化模型，证实CFD–XGBoost可作穿孔销翅快速筛查与优化代理。
讨论与结论部分，研究人员指出该混合框架在保持高预测精度的同时显著降低全CFD评估成本，穿孔数、销翅直径与截面形状的交互可通过CFD数据驱动建模量化；圆、方、菱形在尾迹动力学与湍流生成机制上的差异被系统揭示；XGBoost代理模型支持在一致水力条件下对ΔP与h的秒级预测，为紧凑风冷散热器的多目标筛选提供工具。研究局限在于未直接嵌入最小穿孔直径、对齐公差、表面粗糙度与结构完整性等制造约束，实用化前需实验校验。综上，研究人员建立了一套基于CFD样本、面向穿孔销翅几何空间的XGBoost热工水力代理预测体系，论证了“高保真模拟+梯度提升树”在销翅散热器参数化优化中的可行性与效率优势。
