論文の概要: Machine learning based surrogate models for microchannel heat sink optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09683v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 13:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:29:48.291373
• Title: Machine learning based surrogate models for microchannel heat sink optimization
• Title（参考訳）: マイクロチャネルヒートシンク最適化のための機械学習に基づく代理モデル
• Authors: Ante Sikirica, Luka Grb\v{c}i\'c, Lado Kranj\v{c}evi\'c
• Abstract要約: 本稿では,二次チャネルとリブを用いたマイクロチャネルの設計を計算流体力学を用いて検討する。 ラテンハイパーキューブサンプリング、機械学習に基づく代理モデリング、多目的最適化を組み合わせたワークフローを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, microchannel designs with secondary channels and with ribs are investigated using computational fluid dynamics and are coupled with a multi-objective optimization algorithm to determine and propose optimal solutions based on observed thermal resistance and pumping power. A workflow that combines Latin hypercube sampling, machine learning-based surrogate modeling and multi-objective optimization is proposed. Random forests, gradient boosting algorithms and neural networks were considered during the search for the best surrogate. We demonstrated that tuned neural networks can make accurate predictions and be used to create an acceptable surrogate model. Optimized solutions show a negligible difference in overall performance when compared to the conventional optimization approach. Additionally, solutions are calculated in one-fifth of the original time. Generated designs attain temperatures that are lower by more than 10% under the same pressure limits as a convectional microchannel design. When limited by temperature, pressure drops are reduced by more than 25%. Finally, the influence of each design variable on the thermal resistance and pumping power was investigated by employing the SHapley Additive exPlanations technique. Overall, we have demonstrated that the proposed framework has merit and can be used as a viable methodology in microchannel heat sink design optimization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 二次チャネルとリブを用いたマイクロチャネル設計を計算流体力学を用いて検討し, 多目的最適化アルゴリズムと組み合わせて, 観測熱抵抗とポンプパワーに基づいて最適解を導出する。 ハイパーキューブサンプリング,機械学習に基づくサロゲートモデリング,多目的最適化を組み合わせたワークフローを提案する。 最良サロゲート探索において, ランダム林, 勾配促進アルゴリズム, ニューラルネットワークが検討された。 我々は、チューニングニューラルネットワークが正確な予測を行い、許容可能な代理モデルを作成することができることを示した。 最適化された解は、従来の最適化手法と比較して、全体的な性能に無視できる違いを示す。 さらに、解は元の時間の5分の1で計算される。 生成した設計は、対流マイクロチャネル設計と同じ圧力限界の下で10%以上低い温度に達する。 温度によって制限されると、圧力降下は25%以上減少する。 最後に, 各設計変数が耐熱性およびポンプパワーに及ぼす影響について, シャプリー加水分解法を用いて検討した。 全体として,提案フレームワークにはメリットがあり,マイクロチャネルヒートシンク設計最適化において有効な方法論として利用できることを示す。

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