一种基于神经网络的波纹通道印刷电路板换热器性能预测及结构优化方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的波纹通道印刷电路板换热器性能预测及结构优化方法，采用批量CFD计算获取换热工质在不同流道几何参数与流动、物性参数下的局部流动换热特性数据集，通过相关性分析评估局部相关参数与预测值之间的关系并对数据进行预处理；根据数据集构建神经网络，计算获得不同工况下流道局部努塞尔数和阻力因子，计算换热器总换热量及压降；最后以最大换热量与最小压降为优化目标，采用遗传算法获得优化设计参数组合。本发明利用CFD计算中的大量网格节点数据，相对快速、准确预测出流道内局部努塞尔数及阻力因子数值大小，获得给定工况下的最优换热器结构参数，在处理热物性变化大的工质的流动换热过程时具有显著优势。