一、研究目标（1）构建基于主动学习策略的PCHE性能预测方法；（2）研究基于机器学习的PCHE流动换热机理；（3）形成PCHE智能优化与快速设计方法以及算法模型。二、研究内容（1）基于主动学习策略的PCHE性能预测模型构建建立超临界氮气-液态金属PCHE物理与数值模型，通过数值模拟获取不同结构与运行参数下的换热系数、压降等关键性能参数，构建PCHE性能数据集，不断迭代优化机器学习模型，提升预测精度和泛化能力，实现对PCHE性能的快速准确预测。（2）基于可解释机器学习的PCHE流动换热机理研究对PCHE性能预测****模型进行全解释，识别影响PCHE性能的关键因素；探究各关键因素对PCHE性能的影响规律；揭示PCHE流动换热机理，为超临界氮气-液态金属PCHE的优化设计提供理论依据。（3）PCHE智能优化与快速设计方法基于PCHE性能预测模型，建立多维优化模型；在高维设计空间内快速搜索获得最优全参数设计方案，并根据PCHE流动换热机理进行方案可行性分析，形成可成长的PCHE智能优化与快速设计算法模型。
本招标项目仅供正式会员查看，您的权限不能浏览详细信息,联系工作人员办理入网升级。
联系人：张倚
手机：13521427145（欢迎拨打手机/微信同号）
邮箱：zhangyi@dlzb.com
电话：010-53341358
QQ：3771313776