面向热流体应用的多孔微结构多保真度设计
机器学习
2023-10-31 v1 流体动力学
摘要
随着现代电子设备日益小型化与集成化，其性能愈发依赖有效的热管理。由多孔表面增强的两相冷却方法利用结构化多孔表面上的薄膜蒸发，正成为潜在的解决方案。在此类多孔结构中，最佳散热能力依赖于两个相互竞争且取决于质量与热量传递的目标。评估这些目标的计算成本、体素化微结构表示所带来的高维设计空间，以及可制造性约束，阻碍了热管理的优化过程。我们通过开发数据驱动框架来设计冷却用最优多孔微结构，以应对这些挑战。在我们的框架中，我们利用谱密度函数（SDFs）通过少量可解释变量对设计空间进行编码，进而高效搜索该空间。我们基于物理公式通过离线模拟量化候选设计的热流体特性与可行性。为减少对昂贵模拟的依赖，我们生成多保真度数据并构建仿真器以寻找帕累托最优设计。我们将该方法应用于蒸发器芯吸设计的典型问题，并在最优微结构中获得类鳍拓扑，这也是工业应用中常观察到的特征。
引用
@article{arxiv.2310.18505,
title = {Multi-fidelity Design of Porous Microstructures for Thermofluidic Applications},
author = {Jonathan Tammer Eweis-LaBolle and Chuanning Zhao and Yoonjin Won and Ramin Bostanabad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18505},
year = {2023}
}
备注
24 pages, 10 figures