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纳米涂层散热器管道热分析及优化

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论文信息:

Sudalai Suresh Pungaiah and Chidambara Kuttalam Kailasanathan, Thermal Analysis and Optimization of Nano Coated Radiator Tubes Using Computational Fluid Dynamics and Taguchi Method, Coatings 2020, 10, 804.

论文链接:

https://doi.org/10.3390/coatings10090804

Part.1

研究背景



随着汽车工业向高功率、小型化方向快速发展,小舱体空间与高功率发动机的适配需求日益突出,传统汽车散热器面临严峻的散热挑战。受空气侧阻抗限制,现有散热器需依靠较大前端面积才能满足冷却要求,却难以兼顾轻量化与高效散热的双重需求,导致散热效率不足的问题愈发显著。发动机工作温度的稳定性直接影响其运行可靠性:温度超过最佳范围会造成机油分解、运动部件热膨胀,进而引发危险的金属接触;温度过低则会导致热应力升高、材料强度下降,而多数散热器通过节温器控制温度的方式,仍难以完全规避这一风险。同时,现代发动机对能效要求不断提升,冷却液流通空间被进一步压缩,使得散热器内流体流动与传热过程更趋复杂,传统传热强化技术或依赖外部动力、或设计复杂,难以满足实际应用需求。在此背景下,纳米涂层作为被动式表面改性技术,兼具减摩、抗腐蚀与传热强化的潜力,为散热器性能优化提供了新的技术路径。而系统探究热输入、冷却液质量流量、纳米涂层厚度等关键参数对散热效果的影响规律,精准筛选最优参数组合,不仅能为纳米涂层散热器的设计与优化提供科学依据,还能推动汽车散热器向轻量化、高效化转型,进而提升发动机整体性能与燃油经济性,具有重要的工程应用价值等。

Part.2

研究内容



该论文以纳米涂层散热器管道为核心研究对象,聚焦热输入、冷却液质量流量及纳米涂层厚度三大关键参数,采用计算流体动力学(CFD)与田口方法相结合的技术路线,系统开展热性能分析与参数优化。研究先通过田口方法设计实验方案,选取三种热输入温度(323 K、343 K、363 K)、三种冷却液质量流量(0.15 L/min、0.30 L/min、0.45 L/min)和三种铜纳米涂层厚度(50 μm、80 μm、100 μm)作为控制变量,基于 L9 正交阵列构建 9 组实验工况,以传热速率、散热效能及总传热系数为核心评价指标,探究各参数对散热器性能的影响规律。实验装置与测试流程通过图 1(实验示意图及散热器内热电偶布置图)和图 2(散热器热分析实验装置图)清晰呈现,明确了热电偶安装位置、实验系统组成及数据采集方式,为实验验证提供了直观参考与操作依据。


图 1. 实验示意图及散热器内热电偶布置图。


图 2. 散热器热分析实验装置图。

在 CFD 仿真建模阶段,研究首先完成几何构建与网格划分:在 SolidWorks 中建立散热器三维模型,核心计算域尺寸为 500×500×30 mm³,随后导出至 ANSYS CFD 进行网格细化处理,核心区域采用更细密的网格以精准捕捉流场与温度场细节(图 3),该网格总节点数 797765、单元数 2114225,网格偏斜度平均值 0.28507,确保了仿真计算的精度与稳定性。仿真过程中,依据管道实际尺寸(图 4)与材料物理属性,选用 Realizable k-ε 湍流模型与增强壁面处理,设置合理边界条件(冷却液入口为质量流量边界、出口为压力边界,空气入口为速度边界、出口为速度边界),并通过图 5 所示的 CFD 分析流程,完成从三维表面设计、网格检查到结果可视化的全流程仿真。同时,通过图 6(未涂层与镀铜散热器截面对比图)和图 7(不同厚度纳米涂层管道示意图)明确了研究对象的结构特征,直观展示了铜纳米涂层在铝制管道表面的涂覆状态。


图 3. (a) 生成的网格;(b) 局部放大视图;(c) 几何统计数据。


图 4. 管道主要尺寸图。


图 5. 研究方法流程图。


图 6. (a) 未涂层铝制散热器;(b) 镀铜截面视图。


图 7. (a) 50 微米、(b) 80 微米、(c) 100 微米铜涂层铝制散热器管道。

为验证纳米涂层的有效性与均匀性,研究采用扫描电子显微镜(SEM)与 X 射线能谱(EDX)对涂层表面进行表征:图 8 展示了 50 μm、80 μm、100 μm 三种厚度涂层的 SEM 图像,清晰呈现了涂层的表面形貌与均匀性;图 9 为典型 EDX 能谱图,结合的 EDX 测试结果可知,铜元素标准化质量分数达 36.81%,证明涂层成分符合设计要求,为传热性能提升提供了物质基础。在结果分析阶段,通过信噪比(SNRA)与方差分析(ANOVA)筛选关键参数,结合主效应图(图 10、图 11、图 12)明确参数影响规律,发现热输入、涂层厚度对传热性能影响显著(贡献率排序为热输入 > 涂层厚度 > 质量流量)。通过对比不同工况下的仿真与实验数据(如图 13-16、图 17-20、图 21-24 所示,分别对应三种热输入温度下不同涂层厚度与质量流量的传热特性曲线),得出 100 μm 涂层厚度搭配 0.15 L/min 质量流量时散热效果最佳,在 363 K 热输入下,无涂层与有涂层散热器的出口温差达 7.1651 K。最终通过田口方法确定最优参数组合为 A1B3C2(热输入水平 1、质量流量水平 3、涂层厚度水平 2),为纳米涂层散热器的工程设计与优化提供了科学依据。


图 8. 涂层材料的扫描电子显微镜(SEM)图像(表征机构:SRM 科学技术学院,金奈)。(a) 50 微米;(b) 80 微米;(c) 100 微米。


图 9. 典型 X 射线能谱(EDX)图。


图 10. 传热速率与热输入、质量流量及涂层厚度的田口分析。(a) 均值主效应图;(b) 信噪比主效应图。


图 11. 散热效能与热输入、质量流量及涂层厚度的田口分析(a) 均值主效应图;(b) 信噪比主效应图。


图 12. 总传热系数与热输入、质量流量及涂层厚度的田口分析(a) 均值主效应图;(b) 信噪比主效应图。


图 13 热输入 323 K 下热性能与质量流量的关系(未涂层):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 14 热输入 323 K、涂层厚度 50 μm 下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 15 热输入 323 K、涂层厚度 80 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 16 热输入 323 K、涂层厚度 100 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 17 热输入 343 K 下热性能与质量流量的关系(未涂层):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 18 热输入 343 K、涂层厚度 50 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 19 热输入 343 K、涂层厚度 80 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 20 热输入 343 K、涂层厚度 100 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 21 热输入 363 K 下热性能与质量流量的关系(未涂层):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 22 热输入 363 K、涂层厚度 50 微米下热性能与质量流量的关系:(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 23 热输入 363 K、涂层厚度 80 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。


图 24 热输入 363 K、涂层厚度 100 微米下热性能与质量流量的关系(涂层后):(a) 0.15、(b) 0.30、(c) 0.45 升 / 分钟。

Part.3

研究总结



该论文旨在解决汽车散热器因发动机功率提升与安装空间受限导致的散热不足问题,通过计算流体动力学(CFD)与田口方法,系统研究了纳米涂层散热器管道的热性能优化。研究以热输入(323 K、343 K、363 K)、冷却液质量流量(0.15、0.30、0.45 L/min)和涂层厚度(50 μm、80 μm、100 μm)为关键参数,采用 L9 正交阵列设计实验,结合扫描电子显微镜(SEM)、X 射线能谱(EDX)表征涂层特性,并通过方差分析(ANOVA)和信噪比(SNRA)分析参数影响显著性。结果表明,铜纳米涂层可显著提升铝制散热器的传热速率、散热效能及总传热系数,其中 100 μm 涂层厚度、0.15 L/min 质量流量搭配较高热输入时散热效果最优;热输入是影响热性能的首要因素,涂层厚度次之,质量流量影响最小。该研究验证了 CFD 与田口方法在散热器参数优化中的有效性,为设计轻量化、高效能汽车散热器提供了科学依据。

Thermal Analysis and Optimization of Nano Coated Radiator Tubes Using Computational Fluid Dynamics and Taguchi Method.pdf

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