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数学 > 优化与控制

arXiv:2501.16749v1 (math)
[提交于 2025年1月28日 ]

标题: 基于欧拉-欧拉方法的纳米流体微通道散热器拓扑优化

标题: Topology optimization for microchannel heat sinks with nanofluids using an Eulerian-Eulerian approach

Authors:Chih-Hsiang Chen, Kentaro Yaji
摘要: 随着计算能力的提升和电子设备的微型化,对高性能散热器的需求显著增加。 在众多有前景的解决方案中,由于其优异的导热性,纳米流体引起了广泛关注。 然而,由于流体与纳米颗粒之间的复杂相互作用,设计一种能有效利用纳米流体的流场仍然是一个重大挑战。 在本研究中,我们提出了一种基于密度的拓扑优化方法,用于使用纳米流体的微通道散热器设计。 采用欧拉-欧拉框架来模拟纳米流体的行为,优化问题旨在固定压降下最大化传热性能。 在数值示例中,我们研究了优化配置对各种参数的依赖性,并将该方法应用于集管微通道散热器的设计。 参数研究表明,随着压降的增加,流动分支的数量增加,但随着颗粒体积分数的增加而减少。 在散热器设计中,拓扑优化的流场在相同的纳米流体条件下,相比传统的平行流场,传热性能提高了11.6%。
摘要: The demand for high-performance heat sinks has significantly increased with advancements in computing power and the miniaturization of electronic devices. Among the promising solutions, nanofluids have attracted considerable attention due to their superior thermal conductivity. However, designing a flow field that effectively utilizes nanofluids remains a significant challenge due to the complex interactions between fluid and nanoparticles. In this study, we propose a density-based topology optimization method for microchannel heat sink design using nanofluids. An Eulerian-Eulerian framework is utilized to simulate the behavior of nanofluids, and the optimization problem aims to maximize heat transfer performance under a fixed pressure drop. In numerical examples, we investigate the dependence of the optimized configuration on various parameters and apply the method to the design of a manifold microchannel heat sink. The parametric study reveals that the number of flow branches increases with the increased pressure drop but decreases as the particle volume fraction increases. In the heat sink design, the topology-optimized flow field achieves an 11.6% improvement in heat transfer performance compared to a conventional parallel flow field under identical nanofluid conditions.
主题: 优化与控制 (math.OC) ; 流体动力学 (physics.flu-dyn)
引用方式: arXiv:2501.16749 [math.OC]
  (或者 arXiv:2501.16749v1 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.16749
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Chih-Hsiang Chen [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 1 月 28 日 07:00:41 UTC (2,208 KB)
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