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Deep convolutional surrogates and freedom in thermal design

Energy and AI 2023年第3期13卷 126-136页

作者： Hadi Keramati Feridun Hamdullahpur Department of Mechanical and Mechatronics Engineering University of Waterloo200 University AvenueWest WaterlooOntarioN2L 3G1Canada

A deep learning approach is presented for heat transfer and pressure drop prediction of complex fin geometries generated using composite Bézier *** design process includes iterative high fidelity simulation which is complex,computationally expensive,and *** the advancement in machine learning algorithms as well as Graphics Processing Units(GPUs),parallel processing architecture of GPUs can be used to accelerate thermo-fluid *** this study,Convolutional Neural Networks(CNNs)are used to predict results of Computational Fluid Dynamics(CFD)directly from topologies saved as images.A design space with a single fin as well as multiple morphable fins are studied.A comparison of Xception network and regular CNN is presented for the case with a single fin *** show that high accuracy in prediction is observed for single fin design particularly using Xception *** network provides 98 percent accuracy in heat transfer and pressure drop prediction of the single fin *** the design freedom to multiple fins increases the error in *** error,however,remains within three percent of the ground truth values which is valuable for design *** presented predictive model can be used for innovative BREP-based fin design optimization in compact and high efficiency heat exchangers.

关键词： Geometric deep learning Geometry processing Heat exchanger design freedom Surrogate modeling

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