基于响应面法与人工智能的翅片管换热器参数优化框架¶
基于响应面法与人工智能的翅片管换热器参数优化框架
本研究通过数值模拟，提出了一种针对椭圆管板翅式换热器（PFTHEs）攻角（α）和长宽比（e）的快速参数优化新框架。该方法整合了三维数值模拟、响应面法（RSM）、反向传播神经网络（BPNN）与熵权 - 维柯尔法（Entropy-VIKOR）。研究聚焦于单椭圆管板翅式换热器，设定攻角范围为 - 30° 至 0°（步长 5°）、长宽比范围为 0.4 至 1.0（步长 0.1），空气流速为 0.4 至 3.2 m/s（步长 0.2 m/s），对应雷诺数 200 至 2200。
结果表明，采用椭圆管可显著降低压降（Δp）并提升换热能力，其中长宽比为 0.4 时优化效果最为显著。在特定长宽比下，不同攻角范围的努塞尔数（Nu）、摩擦系数（f）与雷诺数（Re）之间均建立了指数关系。通过响应面法与反向传播神经网络分析，证实了长宽比、攻角与雷诺数（或流速）对换热器性能的协同影响，两种方法的决定系数（R²）均不低于 0.896，最高可达 0.998，预测精度优异。
利用熵权 - 维柯尔法，框架筛选出最优设计方案：长宽比 e=0.6、攻角 α=-20°、流速 u=3.2 m/s。与对应圆管换热器相比，该方案的换热系数（h）提升 5%，压降降低 58%。研究给出了设计变量与热工水力特性的具体关联表达式，表明合理选择攻角与长宽比可全面提升换热器综合性能。综上，该成果对缩短小管径板翅式换热器的优化设计周期具有重要意义。
在如今蓬勃发展的制冷设备行业中，散热仍是核心议题。板翅式换热器（PFTHEs）等紧凑式换热器已广泛应用于多个行业，其管束通常采用顺排或错排布置，冷流体主要在受热管表面流动，管表面换热以强制对流为主。板翅式换热器被广泛应用于空调、制冷、石化、电力等工程系统中。为缓解能源短缺问题，研发高效、节能、低成本的换热器成为行业持续追求的目标。
1.1 文献综述
迄今为止，已有大量研究致力于提升板翅式换热器的综合性能，常见方法包括优化管排列方式 [1]、修改管形 [2]、采用纳米流体 [3] 以及设置涡旋发生器（VGs）[4] 等，相关研究分类总结于表 1。
（1）管排列优化：管排列研究是提升换热性能的基础。Ay 等人 [5] 的研究表明，错排布置的平均换热系数显著高于顺排，提升幅度达 14% 至 32%。Tutar 与 Akkoca [6] 指出，随着雷诺数增加，平均换热系数与压降均会上升，且错排布置的数值始终高于顺排。Yaïci 等人 [7] 进一步验证了这些结论，强调管排列对换热效果与压降的关键影响，尤其偏向错排布置。Ge 等人 [8] 通过数值模拟分析了横流管束的传热与流体流动特性，其对顺排与错排的对比研究凸显了管排列对换热器整体性能的深远影响。
（2）管形修改：修改管形是提升板翅式换热器性能的常用手段。圆管因制造简便、成本低廉、尺寸与材质选择丰富，成为传统主流管形 [8]。但圆管后缘的强尾流效应与较高的泵送功率会限制管束性能，因此众多研究尝试用异形管（椭圆管、凸轮管、水滴形管等）替代圆管。Zeeshan 等人 [1] 对不同长宽比与排列方式的椭圆管和平板管进行数值评估，发现椭圆管性能优于平板管：在顺排布置下，雷诺数 Re=400 时换热系数提升 13.99%，Re=900 时提升 4.99%，压降降低 39.94%。Yogesh 等人 [9] 建立三维模型，研究椭圆率（0.6、0.7、0.8）与摆放角度（0° 至 50°）的影响，发现 Re=1300 时，椭圆率 0.6、摆放角度 20° 的科尔本因子达到峰值，比无旋转情况提升 12.6%，摩擦系数则比圆管低 52.9%。显然，异形管通常比圆管性能更优，但管形复杂度可能增加制造成本。
（3）纳米流体应用：纳米流体是提升换热效率的高效策略。Pordanjani 等人 [15] 的综述指出，湍流应用中，纳米颗粒的加入可提升基液的导热系数，但对流换热系数可能存在波动（降低或不变）。
（4）涡旋发生器应用：设置涡旋发生器是强化换热的另一种方案。Tang 等人 [4] 的数值研究分析了不同形状、攻角与间距的双涡旋发生器，发现 4mm 间距的配置可实现协同换热优化，与单涡旋发生器相比，油侧最大热流密度提升 2.2%，水侧提升 8.6%。
（5）多策略融合优化：当前研究日益倾向于整合多种策略提升换热器性能。Gholami 等人 [16] 将波纹翅片与椭圆管结合，相比传统圆管翅片换热器，该设计降低了压力损失与曳力，显著提升了热效率，平均努塞尔数增加 20%，压差降低 19%。Erdinc [18] 发现椭圆波纹翅片管换热器的热工水力性能（THP）与翅片效率分别比圆形波纹翅片管换热器高 111.9% 和 3.2%。
总体而言，板翅式换热器的设计需综合考虑多种因素，在最低制造成本下实现最优换热性能与流动阻力平衡，这是典型的多目标优化问题。但优化算法的引入会增加计算成本，且需要多属性决策方法从大量可行方案中筛选出符合需求的设计 [2]。
1.2 研究缺口
基于文献综述，管形优化是提升换热器性能的有效途径之一，但现有研究仍存在以下不足：
1）经济与计算约束：实验装置搭建成本高、耗时长，无法覆盖所有工况；CFD 模拟虽能解决极端场景问题，但精细建模（如细网格）会消耗大量算力与时间，亟需快速优化工具。除传统响应面法 [28] 外，人工智能有望成为优化设计的新方向 [29]，但目前其在板翅式换热器管形优化中的应用仍需进一步验证。
2）攻角研究不足：现有研究多聚焦椭圆管的长宽比优化 [23]，对攻角对换热器性能的影响关注较少。
3）协同效应未充分探索：长宽比与攻角对椭圆管局部换热特性的联合影响研究较为匮乏。尽管 Yogesh 等人 [9] 研究了不同椭圆率与攻角的影响，但攻角步长较大（10°）、椭圆率范围较窄（0.6-0.8），需进一步细化参数范围以量化二者的综合效应。
1.3 主要工作与贡献
本研究的主要工作与贡献如下：
1）开发了一种融合响应面法（RSM）、人工智能（AI）与熵权 - 维柯尔法（Entropy-VIKOR）的翅片管换热器参数优化新框架，旨在加快设计进程。
2）建立了单椭圆管板翅式换热器的三维数值模型，通过 ANSYS Fluent 与自主研发的 CFD 代码（MHT，多概念传热代码）求解，模拟覆盖攻角 - 30° 至 0°、长宽比 0.4 至 1.0、雷诺数 200 至 2200 的多种工况。
3）系统量化了攻角与长宽比对换热器热工水力性能的影响，利用反向传播神经网络（BPNN）与响应面法揭示了设计参数、流动条件与性能指标之间的关联。
4）首次在该类优化框架中引入熵权 - 维柯尔法，从多目标冲突的设计方案中筛选出最具成本效益的解决方案，减少人工干预。
研究团队：孙娜、陶文铨教授团队
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