任意设计域多保真度流动沸腾传热拓扑优化¶
任意设计域多保真度流动沸腾传热拓扑优化
突破芯片散热瓶颈！西交大陈黎团队提出任意设计域多保真度流动沸腾传热优化新方案，近日，西安交通大学陶文铨院士、陈黎教授团队在国际传热领域著名期刊《International Journal of Heat and Mass Transfer》（影响因子 5.8，JCR Q1 区）发表重磅研究，提出一种适用于任意设计域的多保真度流动沸腾传热拓扑优化方法，成功攻克传统微通道设计中“性能局限”与“复杂域适配难”的痛点，为高热流密度设备散热提供了全新技术路径。
具有高度设计自由度的拓扑优化（TO）使微通道的设计具有增强的对流传热性能。高保真度TO集成了低保真度TO和高保真度评估，以避免局部最优，是研究复杂对流传热过程的有力工具。在微通道内流动沸腾传热的研究中，提出了一种基于物理信息的目标函数（OFPI），用于对应单相对流传热的低保真度TO，该函数考虑了蒸汽积聚和局部热点产生的机制。与文献中传统目标函数生成的结构相比，使用新OFPI设计的TO结构在对应于流动沸腾传热条件的高保真度评估中表现出更低的最高温度、更均匀的温度分布和更少的蒸汽积聚。通过可视化实验进一步证实了这些新TO结构的优越性。随后，采用多保真度TO方法优化了具有不同设计域的八个微通道中的鳍片结构。生成的TO结构在流动沸腾条件下表现出优异的传热性能，与采用传统目标函数的结构相比，热阻降低了16.5%。
计算技术的指数级进步推动了现代电子设备的功率密度和热负荷的同时增加，使得有效的热管理变得越来越重要。这一挑战的根本解决方案可以追溯到Tuckerman和Pease[1]的开创性工作，他们在1981年提出了一种平行的直微通道散热器，能够在仅71°C的温升下消散790 W·cm-2的热通量。这一突破引发了对微通道结构的广泛研究，随后的研究通过几何优化追求增强传热和降低水力阻力的双重目标函数。现有的优化策略大致分为两类：维度修改和形态创新。前者通过系统地改变既定的几何参数（如通道宽度、翅片高度）来研究参数效应[[2]、[3]、[4]，而后者通过横截面形状调制（矩形、梯形、圆形等）[5]、翅片形状重新设计[6]和通过曲折度调整的流路复杂性工程[7]来探索性能提升。此外，结合蛇形、根状、叶状和蛛形形态的仿生方法[8]在降低流动阻力和增强传热方面取得了相当大的成功，从而扩展了微通道的设计范式。拓扑优化（TO）作为一种植根于数学优化理论的计算设计范式，能够在特定约束下在规定的设计域内自动生成最佳材料分布。该方法源于特拉斯系统设计[9，10]等结构力学应用，在过去十年中经历了重大的跨学科转变，在流体动力学[11]和传热过程[12]中获得了成功的实施。Bendsøe和Kikuchi的开创性工作[13]通过材料插值方案建立了基于密度的TO的基础，该方案通过连续的设计变量来控制空间材料分配，同时强制执行伪多孔介质特性。Borrvall和Petersson[14]通过在Navier-Stokes方程中引入Darcy型源项，率先将上述方法应用于流体系统，从而实现了系统流量优化。Koga等人[15]的后续研究将该框架扩展到共轭传热问题，通过结合热和水力性能的多目标公式，采用密度滤波等正则化技术来抑制棋盘分布。基于这些研究，基于密度的TO方法已被广泛应用于发生对流换热的微通道设计中。已经提出了几种高精度的建模策略[16,17]，同时考虑了更复杂的边界条件和约束[18,19]。
虽然TO已经成为解决单相层流对流传热问题的有效工具，但将其扩展到更复杂的传热问题，如湍流传热和相变传热，仍然具有挑战性。这些复杂问题表现出以非凸目标函数为特征的多模态拓扑景观，其中传统的基于梯度的优化经常收敛到局部最小值或无法达到物理上有意义的解[20]。目前，复杂传热过程的TO方法可分为两类：物理增强降阶模型和多保真度框架。前一种方法通过模型改进逐步整合复杂的物理过程，例如从过于简单的冻结湍流假设[13]到Yoon的湍流传热四方程湍流求解公式[29]，以及从单相对流传热到Ozguc的沸腾传热焓基相变to模型[20,21]的演变。由Yaji等人[22]开创的后一种方法将低保真度TO（层流、单相或稳态）与有针对性的高保真度评估（湍流、多相或瞬态）相结合，并辅以机器学习加速。机器学习算法，如变分自动编码器（VAE）和遗传算法，用于加速候选结构的生成和筛选[23]。Luo等人[24]在多保真度TO过程中应用了上述机器学习算法来设计潜热储存管中的翅片。高保真度评估中采用焓法求解实际的固液相变过程，而低保真度to中考虑了自然对流和达西流。与文献中现有的翅片配置相比，在Gr（Grashof数，浮力与惯性力之比）为3.3×104时，熔化时间可减少20%。他们还将VAE-TO工作流程扩展到湍流自然对流换热[25]，其中高保真度评估采用标准k-ε模型结合壁函数方法，而低保真度TO利用达西流模型生成候选二维翅片配置。对于20 W的芯片，与传统的针鳍和板鳍配置相比，TO设计的峰值温度降低了10 K，Nu（努塞尔特数）提高了14.6%。Gladstone等人[26]提出了一种基于神经网络的鲁棒TO方法，该方法通过构建参数化的低维设计空间来提高计算效率，并在单负载和多负载场景下的l型支架结构中进行了验证。他们的结果表明，多保真度VAE-TO网络生成的结果的鲁棒性比单保真度网络好7.74%。值得一提的是，在多保真度TO的框架下，通常会生成大量候选结构，然后通过高保真仿真进行评估。例如，在Luo等人[24]的工作中，生成并评估了大约40000个TO结构。因此，在低保真度TO中，可以在高保真度条件下生成性能良好的TO结构的方案是非常理想的，这可以减少计算资源和时间。
特别是对于流动沸腾传热，虽然数值和实验研究提出了各种具有增强传热的微通道配置[[27]、[28]、[29]、[30]、[31]、[32]，但为两相系统开发专用的TO框架具有挑战性。在我们之前的工作[33]中，开发了一种用于流动沸腾传热的多保真度TO。提出了一种基于物理信息的新目标函数，该函数在低保真度物理场和高保真度性能之间建立了改进的相关性，有效地减少了候选筛选迭代，同时保持了评估精度。模拟结果表明，基于新目标函数的TO微通道结构有效地改善了传热并促进了蒸汽去除，使热阻降低了22.12%。然而，为矩形微通道提出的目标函数不能应用于具有复杂配置的设计领域。
本研究的动机是在任意设计域的低保真度to中提出一个更简洁、更通用的目标函数，该函数被精心制定，以考虑流动沸腾传热高保真度问题中蒸汽产生和积聚以及热点产生的机制。预计这一新的目标函数将使低保真度TO生成的候选结构在高保真度评估中表现出卓越的性能，从而提高高保真度TO的效率。此外，本工作的可视化流动沸腾传热实验结果也将成为先前工作数值模拟结果的重要补充[33]。第2节介绍了用于流动沸腾传热的具有增强目标函数的多保真度TO框架，包括多保真度TO的一般过程、新目标函数的构建，以及低保真度TO和高保真度评估模型。第3节描述了微通道中流动沸腾传热的实验，以验证高保真度模型。在第4节中，采用多保真度TO来改善具有不同设计域的微通道中的流动沸腾传热，并评估和比较了具有新目标函数和传统目标函数的TO结构的性能。主要结论见第5节。
研究团队：陶文铨院士、陈黎教授团队
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S001793102501539X
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