【摘 要】
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随着电力、电子设备的小型化和高功率化的发展,对散热能力提出了更为严格的要求,微散热器正日渐成为现代冷却领域中广泛使用的重要设备。微散热器的传热性能受许多因素的影响,且各因素间存在着复杂的耦合作用,至今尚未被阐明。这既不利于探寻微通道内流动换热过程的真实原理,亦不利于实现微散热器的多参数协同优化设计。因此,如何揭示其内部关联影响,进而改善散热性能是目前亟待解决的难题。为此,本论文依托于国家自然科学基
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随着电力、电子设备的小型化和高功率化的发展,对散热能力提出了更为严格的要求,微散热器正日渐成为现代冷却领域中广泛使用的重要设备。微散热器的传热性能受许多因素的影响,且各因素间存在着复杂的耦合作用,至今尚未被阐明。这既不利于探寻微通道内流动换热过程的真实原理,亦不利于实现微散热器的多参数协同优化设计。因此,如何揭示其内部关联影响,进而改善散热性能是目前亟待解决的难题。为此,本论文依托于国家自然科学基金项目[52006058],采用数值仿真方法和机器学习（Machine Learning,ML）相结合,从数据驱动的角度出发,对高热流密度元器件微散热器内热流进行协同优化研究,论文主要工作内容如下:（1）对典型微通道内流动与传热过程进行建模与参数敏感性,首先分析了三种典型截面对通道性能的影响,确定矩形截面为后续微散热器中的研究对象。探索了矩形微散热器的主要结构参数与流体介质关键物性参数对传热的影响,采用梯度提升树算法（Gradient Boosting Tree,GBT）在研究的参数变量与两个指标:努塞尔数和泵送功率之间建立快速映射。与此同时,Sobol方法与GBT结合使用,从全局的角度量化了每个研究变量对微通道流动和传热特性的影响程度。（2）对一种氮化镓（Gallium Nitride,Ga N）高电子迁移率晶体管（High-ElectronMobility Transistors,HEMTs）芯片微散热器进行整体的散热性能评估以及协同优化研究。结合温度场、速度场,着重分析了过渡圆心角β对微散热器性能的影响,以及结构改变情况下取不同热源q的散热性能。（3）结合CFD计算数据集,建立ML预测模型,确定多目标优化方程,用Geatpy库中的经典差分算法来进行多目标方程参数寻优,求解出最优目标函数值和最优控制变量值。取不同权重情况下,分别对热阻和压降进行侧重考虑,将所得的最优目标函数值与基准值进行对比分析,最后可反求出优化后的热阻和压降值。
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