Geri Dön

Multi-objective optimization of cylindrically arranged triply periodic minimal surface (TPMS) porous structures for enhanced thermal and hydraulic performance in microscale thermal management

Mikro ölçekli ısıl yönetimde geliştirilmiş ısıl ve hidrolik performans için silindirik olarak düzenlenmiş üçlü periyodik minimal yüzey (TPMS) gözenekli yapıların çok amaçlı optimizasyonu

  1. Tez No: 983016
  2. Yazar: ERFAN AHMADINEJAD
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAVAŞ TAŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, elektronik soğutma için mikroyapılı ısı alıcılarında ısıl ve hidrolik performansı artırmaya yönelik, silindirik olarak düzenlenmiş Üçlü Periyodik Minimal Yüzey (TPMS) gözenekli yapılar için çok amaçlı bir optimizasyon çerçevesi sunmaktadır. COMSOL Multiphysics'te gerçekleştirilen bağıl ısı transferi (conjugate heat transfer) simülasyonları, MATLAB ortamında genetik algoritmalar (GA) ve makine öğrenimi (ML) yaklaşımlarıyla bütünleştirilmiş; yedi geometrik parametre (hücre periyodiklikleri, iç yarıçap, radyal/eksenel seviye-set gradyanları) dört farklı TPMS tipi (gyroid, diamond, Neovius, primitive) üzerinde optimize edilmiştir. Amaç, Reynolds sayısının 500 ve ısı akısının 300 kW/m² sabit tutulduğu koşullarda hacimsel Nusselt sayısının (𝑁𝑢𝑣) maksimize edilmesi ve sürtünme katsayısının (f) minimize edilmesidir. Doğrudan GA optimizasyonu, 30 nesil boyunca elde edilen Pareto ön cephelerinde gyroid yapıların baskın olduğunu göstermiştir; bu yapılar, sürtünme artışları kontrol altında tutulurken %300'e varan 𝑁𝑢𝑣 iyileştirmeleri sağlamıştır. Bu sonuçlar, %50–60 gözeneklilik, 0,16–0,18 mm iç yarıçap, pozitif eksenel gradyanlar (0,3–0,8), yüksek eksenel/açısal hücre sayıları ve minimum radyal bölümlendirmeyi avantajlı kılmıştır. GA verileriyle eğitilen Gaussian Süreç Regresyonu tabanlı ML modelleri (R² > 0,85), dolaylı GA yöntemine imkân vererek hesaplama süresini 400 saatten 30 saate düşürmüş, çözüm kalitesini ise korumuştur. Özellik önem sıralaması, gözeneklilik, TPMS yüzey alanı ve periyodikliği temel belirleyiciler olarak öne çıkarmıştır. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) analizleri, optimal tasarımlarda üstün akış düzgünlüğü ve ısı akısı dağılımı doğrulamış; yüksek gözenekliliklerde artırılmış bağlantısallık sayesinde gyroidlerin, düşük gözenekliliklerde ise içe yoğunlaşmış taşınımla diamond yapıların öne çıktığını göstermiştir. Silindirik düzenleme, akış dengelenmesi ve sıcak nokta azaltımında geleneksel kübik kafeslere kıyasla daha başarılı bulunmuş, böylece TPMS tabanlı termal yönetimin ilerletilmesine katkı sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

This study presents a multi-objective optimization framework for cylindrically arranged Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) porous structures, aimed at enhancing thermal and hydraulic performance in microscale heat sinks for electronic cooling. Integrating conjugate heat transfer simulations in COMSOL Multiphysics with genetic algorithms (GA) and machine learning (ML) surrogates in MATLAB, the approach optimizes seven geometric parameters including cell periodicity, inner radius, and radial/axial level-set gradients across four TPMS types (gyroid, diamond, Neovius, primitive) to maximize volumetric Nusselt number (𝑁𝑢𝑣) while minimizing friction factor (f) at a constant Reynolds number of 500 and heat flux of 300 W/cm². Direct GA optimization over 30 generations yielded Pareto fronts dominated by gyroid structures, achieving up to 300% 𝑁𝑢𝑣 improvement with controlled f increases, favoring porosities of 0.50–0.60, inner radii of 0.16–0.18 mm, positive axial gradients (0.3–0.8), and high axial/angular cell counts with minimal radial partitioning. Gaussian Process Regression ML models (R² > 0.85) trained on GA data enabled an indirect GA method, reducing computation time from 400 to 30 hours while preserving solution quality. Feature ranking identified porosity, TPMS surface area, and periodicity as key drivers. CFD analyses confirmed superior flow uniformity and heat flux distribution in optimal designs, with gyroids excelling at high porosities via enhanced connectivity and diamonds at lower porosities through inward-concentrated convection. The cylindrical arrangement outperformed traditional cuboidal lattices in flow equalization and hotspot reduction which advanced TPMS-based thermal management.

Benzer Tezler

  1. Tel kanatlı yoğuşturucuların hava tarafı ısıl ve akış performansının incelenmesi

    Investigation of airside thermal and flow performance of wire-on-tube condensers

    ALİŞAN GÖNÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZDEN AĞRA

  2. Çoklu çarpan jet sisteminin sayısal olarak incelenmesi ve genetik algoritma ile çok hedefli tasarım optimizasyonu

    Numerical investigation of multiple impinging jet system and multi objective design optimization using genetic algorithm

    ALPEREN YILDIZELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI

  3. Design and optimization of variable stiffness composite structures modeled using Bézier curves

    Bézier eğrileriyle modellenen değişken katılıklı kompozit yapıların tasarımı ve optimizasyonu

    ONUR COŞKUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  4. Tetra kiral ve içe girintili çarpışma kutularının performanslarının deneysel ve sayısal yöntemlerle incelenmesi ve optimizasyonu

    An investigation and optimization of the performances of tetra chiral and re-entrant crash boxes by experimental and numerical methods

    CÜNEYT AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM ACAR

  5. Dar gözenekli kanalların akustik ve akış davranışlarının optimizasyonu - dizel partikül filtresine uygulanması

    Optimization of acoustic and flow behavior of narrow porous channels - applied to the diesel particulate filter

    SİNEM ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK EROL