液冷板的拓扑优化
液冷板的拓扑优化
（单目标优化、双目标优化、三目标优化）
作者：极度喜欢上课
本文摘要：（由ai生成）
本文基于 COMSOL Mutiphysics 软件，对液冷板进行了单目标、双目标和三目标的拓扑优化。通过控制计算域内流道生成的体积分数上限，利用内置的非局部耦合算子“平均值”，以均温最小为目标函数对液冷板进行拓扑优化。结果表明，经过迭代，流道逐步成型，最终形成稳定贯通的流道，且平均温度、出入口压降和温度方差均有所降低。
一、引言
液冷板在电池散热或芯片散热中被广泛应用，但仍存在散热结构温度分布不均匀，入口所需驱动压力大等问题。基于COMSOL Mutiphysics，本文以液冷板为例分别进行单目标、双目标、三目标的拓扑优化，以期寻找一种较优的液冷板流道形状的设计。
二、单目标拓扑优化
如图1所示，在二维几何维度下对液冷板的初始几何进行建模。流道内通水，固体部分为钢，如表1所示为所用到材料的物性参数。为了增强模型的收敛性以及节约计算成本，在进行拓扑优化的时候利用“对称”边界条件对模型进行简化。
控制计算域内流道生成的体积分数上限为50%，利用COMSOL内置的非局部耦合算子“平均值”，测量设计域内的平均温度，本节以均温最小为目标函数对液冷板进行拓扑优化。
如图2所示，展示了在不同迭代次数下流道的形成过程。其中蓝色部分代表流道，红色部分代表固体域。随着迭代次数的增加，设计域内的流道逐步成型，最终形成稳定贯通的流道。
如图3所示，展示了在不同迭代次数下的速度云图。随着流道的生成，设计域内的流体逐步形成规律性的流动。
如图4所示，展示了在不同迭代次数下的温度云图。入口温度低，出口温度高，温度随着流体的流动呈现规律性的分布。
本节模型最终优化的结果是，平均温度为312.020K，出入口压降为1.988Pa，温度方差为8.840K。
三、双目标拓扑优化
本节模型最终优化的结果是，平均温度为312.240K，出入口压降为1.987Pa，温度方差为10.027K。
四、三目标拓扑优化
本节模型最终优化的结果是，平均温度为317.975K，出入口压降为1.991Pa，温度方差为5.974K。
