随着半导体工艺不断微缩，电子器件功率密度急剧攀升，热流密度已高达1500 W/cm3。若散热不及时，将引发局部过热、性能衰减乃至器件损坏。因此，发展高效可靠的热管理技术刻不容缓。微通道散热器因其结构紧密相连、散热能力强，已成为应对高功率散热的主流方案之一。然而，传统结构已难以满足新一代器件散热需求。当前研究主要从结构创新与冷却工质改良两方面寻求突破。结构上，泪滴形腔体和开槽肋设计受到关注。前者能降低流动阻力，后者可引导流体冲击壁面、破坏热边界层。但二者如何协同作用以同时提升换热、降低阻力，仍需深入探索。工质上，纳米流体如石墨烯量子点（GQDs）纳米流体，表现出优于传统流体的导热性能。为此，本文提出一种集成泪滴形腔体与曲线开槽肋的新型微通道散热器（MCHS-DCCDR），并采用GQDs纳米流体作为冷却介质，旨在通过结构-工质协同强化散热。研究进一步结合机器学习办法来进行多目标优化，以寻求最佳性能设计。
本研究首先通过数值模拟与对比分析，验证了所提出MCHS-DCCDR结构的优越性；随后通过单因素分析探究了关键几何参数的影响规律；最后基于人工神经网络与遗传算法进行了多目标优化设计，并利用TOPSIS方法确定了最优折衷方案。
为论证所提出结构的先进性，研究首先比较了六种不同腔体与肋柱形状组合的MCHS性能。这六种构型包括：梯形腔-泪滴肋（MCHS-TCDR）、椭圆形腔-泪滴肋（MCHS-ECDR）、泪滴形腔-泪滴肋（MCHS-DCDR），以及在此基础上肋柱开槽的三种变体：泪滴形腔-直单槽泪滴肋（MCHS-DCSDR）、泪滴形腔-直双槽泪滴肋（MCHS-DCDDR）和本文提出的泪滴形腔-曲线双槽泪滴肋（MCHS-DCCDR）。图1所示为不同构型下，努塞尔数比（Nu/Nu0）摩擦因子比（f/f0）和性能评价准则（PEC）随雷诺数（Re）的变化。从图中可知，首先，在未开槽的三种构型中，MCHS-DCDR（泪滴形腔-泪滴肋）表现出最佳的综合性能，其PEC值最高，且摩擦因子最低。这验证了泪滴形腔体在降低流动阻力方面的有效性。其次，在三种开槽肋构型中，MCHS-DCCDR（曲线和PEC值均最高。这表明，相比于直槽，曲线开槽能逐步优化局部流道形态，更有效地促进二次流的形成和热边界层的破坏，从而在增加换热面积的同时，实现了更优的热性能提升。此对比结果直接支撑了选择泪滴形腔体与曲线开槽肋进行组合设计的合理性。
图1. 不同微通道散热器（MCHS）的(a) 努塞尔数比（Nu/Nu0）、(b) 摩擦系数比（f/f0）及(c)性能评估准则（PEC）随雷诺数（Re）的变化曲线。
为了解各结构参数对性能的影响机制并筛选关键优化变量，研究对五个无量纲几何参数进行了单因素分析，包括：相对腔-肋距离（x/Δl）、肋缩放比（α）、相对槽长（a/Lr）、相对槽距（b/Dr）和相对槽厚（t/Dr）。相对腔-肋距离（x/Δl）的影响如图2所示，当x/Δl从-0.1增加时，PEC先升高后降低，在0.65处达到峰值1.68。图3的云图显示，当肋过于靠近腔体前端（x/Δl=−0.1）时，会严重收缩流道截面，导致流速和压降激增，虽然换热量增加，但付出的流动阻力代价过大，使得PEC不佳。随着肋位置后移，流动变得平顺，在达到最佳匹配位置时实现了换热与阻力的良好平衡。肋缩放比（α）的影响如图4所示，随着肋尺寸增大，换热面积和流动扰动增强，Nu/Nu0先增后减，在α=1.45时达到最大。同时，摩擦因子f/f0持续上升。图5所示云图表明，过大的肋虽然强化了换热，但也显著增大了流动阻力和局部压降，导致当α=1.6时，PEC因摩擦因子的大幅度的增加而下降。因此，存在一个最优的肋尺寸（α=1.45）使PEC最大化。相对槽长（a/Lr）与相对槽距（b/Dr）的影响如图6和图7所示，这两个参数的变化对PEC的影响比较小，呈现出先微增后微降的趋势。最优值分别出现在a/Lr=0.55和b/Dr=0.034b/Dr=0.034附近。通过其云图发现，适当的槽长和槽距能优化槽内流动，平衡换热面积的增加与由流动路径变化引起的阻力变化。相对槽厚（t/Dr）的影响如图8所示，此参数的影响非常显著。当t/Dr从0.078增加时，PEC先快速上升，在t/Dr=0.147时达到峰值1.75，之后下降。其云图揭示了内在机理：槽太薄时（如t/Dr=0.078），流体难以流过，槽几乎不起作用，大部分流体绕过肋，导致换热性能低下。随着槽厚增至最佳值（0.147），更多纳米流体能通过槽道导向腔壁，既增大了对流换热面积，又强化了二次流和混合效果。但槽过厚时，槽内流动分离效应减弱，边界层增厚，热阻增大，混合效果变差，反而导致性能直线下降。因此，选择正真适合的槽厚至关重要。
图2. 相对腔-肋距离（x/Δl）对微通道散热器（MCHS-DCCDR）的(a)努塞尔数比（Nu/Nu0）、摩擦系数比（f/f0）、性能评估准则（PEC）及(b)热阻（Rth）、进出口压力降（ΔP）的影响。
图3. 带水滴形腔与弧形槽水滴形肋的微通道散热器（MCHS-DCCDR）的云图：(a) 速度云图、(b) 压力云图、(c) 温度云图。
图4. 肋缩放比（α）对微通道散热器（MCHS-DCCDR）的(a)努塞尔数比（Nu/Nu0）、摩擦系数比（f/f0）、性能评估准则（PEC）及(b)热阻（Rth）、进出口压力降（ΔP）的影响。
图5. 带水滴形腔与弧形槽水滴形肋的微通道散热器（MCHS-DCCDR）的云图：(a) 速度云图、(b) 压力云图、(c) 温度云图。
图6. 弧形槽相对长度（a/Lr）对带水滴形腔与弧形槽水滴形肋的微通道散热器（MCHS-DCCDR）的(a)努塞尔数比（Nu/Nu0）、摩擦系数比（f/f0）、性能评估准则（PEC）及(b)热阻（Rth）、进出口压力降（ΔP）的影响。
图7. 弧形槽相对距离（b/Dr）对带水滴形腔与弧形槽水滴形肋的微通道散热器（MCHS-DCCDR）的(a)努塞尔数比（Nu/Nu0）、摩擦系数比（f/f0）、性能评估准则（PEC）及(b)热阻（Rth）、进出口压力降（ΔP）的影响。
图8. 弧形槽相对厚度（t/Dr）对带水滴形腔与弧形槽水滴形肋的微通道散热器（MCHS-DCCDR）的(a) 努塞尔数比（Nu/Nu0）、摩擦系数比（f/f0）、性能评估准则（PEC）及(b) 热阻（Rth）、进出口压力降（ΔP）的影响。
其次本文研究在单因素分析基础上，为逐步降低多目标优化的计算成本，研究对五个参数进行了敏感度分析，以筛选出对输出目标（Nu,f,PEC）影响最显著的核心变量。敏感度因子条形图如图9所示，相对腔-肋距离（x/Δl）是对所有三个性能指标影响最大的参数，其对Nu,f,PEC的敏感度因子分别高达45.36%、68.74%和36.23%。其次是肋缩放比（α）和相对槽厚（t/Dr）。而相对槽长（a/Lr）和相对槽距（b/Dr）的敏感度因子均低于10%，影响较弱。基于此，后续的多目标优化将聚焦于x/Δl、α和t/Dr这三个关键设计变量，在保证优化精度的同时大幅度的提高了计算效率。
然后研究采用人工神经网络（ANN）作为代理模型，来拟合设计变量（x/Δl、α、t/Dr）与优化目标（Nu,f）之间复杂的非线性关系。ANN模型经过训练和验证，其预测值与CFD计算值吻合良好（R20.95），证明了模型的高精度。随后，利用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）对代理模型进行多目标优化，寻找同时最大化Nu和最小化f的帕累托最优解集。图10展示了得到的帕累托前沿，其上每个点都代表一个无法被同时改进的优化方案。为了从众多非劣解中选出最佳折衷方案，研究采用了逼近理想解排序法（TOPSIS）。TOPSIS选出的方案其Nu,f,PEC值分别为21.37、0.90和1.76。尽管其Nu值低于纯追求Nu最大的方案（Numax），f值高于纯追求f最小的方案（fmin），但其PEC值是最高的，达到了1.76，甚至略高于专门优化PEC的方案（PECmax）。这说明TOPSIS方案更好地平衡了强化换热与降低泵耗之间的矛盾，实现了综合性能的最优。图11所示的云图对比了不同优化目标下结构的速度、压力和温度场。能够准确的看出，Numax方案的肋尺寸最大且最靠近腔体，虽然换热最强，但流道收缩最严重，导致局部流速和压降最高。fmin方案的肋尺寸最小，流动最顺畅、压降最低，但换热能力也最弱，底板温度比较高。而TOPSIS方案的肋尺寸和位置处于一个适中的状态，既通过足够大的肋和曲线槽有效增强了换热和二次流（速度云图显示槽流明显），又将流动阻力控制在了合理范围内，体现了各参数间的协同优化效应。
图11. 不同优化目标下微通道散热器（MCHSs）的云图：(a) 速度云图、(b) 压力云图、(c) 温度云图
最后该研究考察了GQDs纳米颗粒体积分数（φ）对优化后MCHS-DCCDR性能的影响。随着φ从0%（纯水）增加到0.5%，Nu/Nu0、PEC持续上升，热阻Rth持续下降。这是因为纳米颗粒的加入提高了流体的导热系数。但同时，摩擦因子f/f0和压降ΔP也随之增大，这是由于纳米流体粘度增加所致。当φ=0.5%时，PEC达到最高的1.83。但考虑到高浓度可能带来的颗粒团聚和微通道堵塞风险，研究指出φ=0.3%是一个在性能与可靠性间取得平衡的推荐值。为全面评估优化后MCHS-DCCDR的优越性，图12所示将其与平直微通道散热器（SMCHS）、仅有泪滴形腔的散热器（MCHS-DC）以及泪滴形腔-泪滴肋散热器（MCHS-DCDR）进行了性能对比。结果显示，TOPSIS优化的MCHS-DCCDR在所有指标上均表现最佳：与SMCHS相比，其Nu/Nu0、f/f0和PEC分别提升了107.64%、63.63%和50.43%；即便与性能已经不错的MCHS-DCDR相比，这三项指标也分别逐步提升了26.06%、23.31%和17.33%。图13云图所示从流场和温度场直观解释了这一巨大优势：SMCHS流场平直，换热有限；MCHS-DC在腔体处出现流动停滞和高温区；MCHS-DCDR通过肋引导流体冲击腔体，改善了温度分布但压降增加；而MCHS-DCCDR凭借曲线开槽，不仅逐步扩大了换热面积，更重要的是能定向引导部分纳米流体高速冲击腔体侧壁，产生了强烈的二次流，彻底激活了腔体“死区”的换热，从而在仅有限增加压降的前提下，实现了散热性能的飞跃。
图13. 不同微通道散热器（MCHSs）的云图：(a) 速度云图、(b) 压力云图、(c) 温度
综上所述，本研究针对高功率电子器件散热需求，成功提出并优化了一种集成泪滴形腔体和曲线开槽泪滴形肋的新型微通道散热器（MCHS-DCCDR）。通过系统的数值模拟、单因素分析、敏感度筛选以及基于人工神经网络（ANN）与非支配排序遗传算法（NSGA-II）的多目标优化，并结合TOPSIS决策方法，获得了一个综合性能卓越的最优设计。该研究验证了结构构型优越性，明晰了关键参数影响规律，多目标优化方法行之有效且性能提升效果非常明显。本研究通过创新的结构设计与智能优化方法的结合，为应对下一代高功率密度电子器件的热管理挑战提供了一条有效且有前景的技术路径。后续的实验验证与多维度拓展研究，将推动该技术从理论走向实际工程应用。