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作者：张雅婷;李新磊;吴坤;范学军;
单位：中国科学院力学研究所高温气体动力学国家重点实验室;北京航天长征飞行器研究所;中国科学院大学工程科学学院;
摘要：为提升冲压发动机再生冷却通道的换热性能，从强化换热的角度出发，提出了一种翼型胞元再生冷却通道构型。通过耦合传热模拟构建了翼型胞元结构参数与加热面平均温度、温度不均匀度以及通道压降等性能指标的关联数据库，训练得到了具有较高预测精度的人工神经网络代理模型。进一步结合遗传算法开展了针对不同性能目标的优化设计，获得4组典型的优化设计方案，并对比分析了优化通道与传统直通道在沿程温度分布、对流换热系数、努塞尔数以及涡结构上的差异。结果表明，带有胞元结构的冷却通道内存在前缘冲击效应和二次涡结构，促进了近壁面热流体与主流的掺混，改善了传统矩形直通道内的M型速度分布，起到了强化传热的作用。此外，利用神经网络代理模型进一步评估了冷却通道综合换热性能对胞元结构参数的敏感度。代理模型的预测值与实际值间误差小于10%，经设计优化后，压降最高下降11%，平均温度最高下降10%，温度不均匀度最高下降31%。
关键词：多目标优化;;再生冷却;;人工神经网络;;遗传算法;;强化传热;;数值计算
基金资助：国家自然科学基金（T2441001）~~
