CN117329877A - 一种异形微通道换热器结构及其设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种异形微通道换热器结构及其设计方法，该异形微通道换热器包括冷却剂入口，冷却剂，入口集管，微通道，微通道肋，微通道换热器基板，受热面，出口集管，冷却剂出口，待冷却器件，上盖板。其可以应对更宽的工况范围，通过保证集管中冷却剂流动截面平滑过渡，有效改善了冷却剂流场的连续性，减少了由于冷却剂截面突变而带来的压力损失，能够在保持较小功耗的同时有效防止局部热点与热区的产生。其具体结构参数可以通过机器学习算法建立代理模型并结合寻优算法来进行设计，通过引入更高效更有针对性的优化目标有效减少了优化过程的迭代次数与优化难度从而显著缩短了设计过程的时间成本与材料成本。
Description
技术领域
本发明属于热管理技术领域，尤其涉及一种异形微通道换热器结构及其设计方法。
背景技术
随着精密加工技术的不断发展，能源转换元件不断朝着小型和高功率密度的趋势发展，这使热管理技术变得十分重要。具有优秀的换热性能的微通道换热器被广泛应用于微电子、燃料电池、动力电池、热电发电机，光伏系统，车辆空调等具有空间限制和高热流密度需求的领域，其能够实现对工作器件的充分冷却。
在微通道换热器中，冷却剂首先通过入口集管分流进入各个微通道再汇入到出口集管,最后从出口集管流出，因此集管一方面负责容纳从进口进入和从出口流出的冷却剂，另一方面引导冷却剂的流动，使其在微通道的作用下可以更均匀地分配和汇集。微通道换热器集管的结构设计、制造公差以及集管和冷却剂进、出口位置的匹配关系等因素都会在不同程度上影响微通道内冷却剂的流动情况，进而导致流动不均匀现象的发生。流动不均匀现象是指不同微通道内的冷却剂流速差异较大，其不仅会导致微通道换热器的传热恶化，进而使待冷却器件出现局部热点，还可能会导致冷却剂结冰或者加速污垢积累，影响微通道换热器的正常运行。目前改进微通道换热器流动不均匀现象的主要途径是优化集管的形状和尺寸以及冷却剂的进出口位置，且已有很多学者进行了大量的实验与数值模拟的研究工作，但是微通道换热器的流动不均匀性问题依然普遍存在。
目前传统的集管形状主要包括矩形、三角形、梯形等，这些集管形状的控制参数主要为边长以及夹角，从理论上来讲无法充分对微通道换热器的流场与温度场实现充分的调控，因此无法充分预防上述的速度分布不均匀与温度分布不均匀的现象，而对于待冷却器件来说，温度分布不均匀所产生的局部高温区不仅影响其工作效率，还会提高其故障率，甚至造成其内部损伤，发生安全事故。
从理论上来说，微通道换热器集管可变的结构参数越多，在针对某一工况进行结构设计时就存在更大的优化空间，但是增多结构参数的同时也会带来参数之间的交叉作用，例如对于拥有底角和底边边长两个结构参数的传统三角形集管，其集管内的流场分布受底角和底边边长的共同影响，存在某一底角和底边边长的最优组合而非单一的最优底角与最优底边边长。因此随着微通道换热器结构参数数量的增多，其结构参数的组合方式将会呈现出指数型的增长，这为最优组合的确定带来了极大的困难，所以采用传统的实验与数理统计方法几乎不可能实现对微通道换热器集管结构的优化。
近几年来机器学习技术与工程实际应用的结合为许多领域的发展带来了新的可能性，如果能够通过建立代理模型来评估微通道换热器的流动均匀性，温度均匀性与微通道换热器集管结构的关系，那么就可以避免不必要的实验或计算，再通过与智能优化算法结合，如遗传算法和粒子群算法，在不进行大量实验的情况下实现数值优化，从而可以在消耗较少计算资源和实验资源的情况下，对集管进行充分参数化表征与优化，有效改善微通道换热器的流动均匀性与温度均匀性。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种异形微通道换热器结构与其设计方法，使其与具有传统集管结构的微通道换热器相比拥有更优秀的流动均匀性与温度均匀性，实现待冷却器件的均匀冷却，确保整个系统可以安全高效地运行。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：一种异形微通道换热器结构的设计方法，包括以下步骤：
S1，根据热源尺寸确定微通道区域尺寸，微通道换热器基板尺寸与进出口集管固定点的横向取值范围，再结合热源功率确定冷却剂的流量；
S2，选定冷却剂入口与出口结构参数的种类与数量，确定微通道入口集管与出口集管的固定点数量，同时设定通道截面，并确定其结构参数的种类与数量；
S3，利用随机抽样方法在设定的尺寸范围内进行均匀抽样，样本为所有结构参数的组合，抽样的样本数量大于结构参数数量的15倍；
S4，根据每一样本的结构参数确定微通道换热器的固体域与冷却剂的流体域；
S5，在确定固体域与冷却剂的流体域边界条件后，采用动量方程和连续性方程描述流体域的流动分布，采用能量方程描述固体和流体的温度分布；
S6，利用S5中的方程采用计算流体力学的方法对所有样本的流动分布和温度分布进行计算；
S7，利用目标函数评价每一个样本的流动不均匀性与温度不均匀性，使每一个结构参数组合都对应唯一的目标函数值，获得具有结构参数与目标函数值的完整样本库；
S8，利用机器学习算法，将样本的结构参数组合作为输入参数，样本的目标函数值作为输出参数进行训练，生成相应的代理模型，获取样本结构参数组合与目标函数值之间的函数关系；
S9，利用寻优算法，在设定的结构参数范围内对步骤8中得到的函数关系以目标函数值最小为目标进行寻优，获得最优的结构参数组合；
S10，采用计算流体力学的方法对输出的最优结构参数组合样本的流动分布和温度分布进行验证计算，并用目标函数对其流动不均匀性与温度不均匀性进行验证评估，如果验证成功则输出结构参数，否则将获得的结构参数与其目标函数值作为新的样本加入S7中的样本库中，并重复S7之后的步骤直至输出最优结构参数。
进一步的，连续性方程如式(1)所示：
动量方程如式(2)所示：
流体域能量方程如式(3)所示：
入口边界条件如式(4)与式(5)所示：
u＝uin (15)
T＝Tin (16)
出口边界条件如式(6)所示：
p＝0 (17)
加热壁面边界条件如式(7)所示：
绝热壁面边界条件如式(8)所示：
其中，V为体积；ρ为流体的密度；p为压力；u和uin为速度与入口速度；T，Tin，Tw为温度，入口温度与壁面温度；Cp为定压比热容；kw为导热系数。
进一步的，目标函数体现微通道换热器设计域内的流动分布与温度分布，用于评估流动不均匀性与温度不均匀性，使优化设计的目标具体体现为微通道换热器各通道中冷却剂的平均流动速度接近，同时微通道换热器的温度分布均匀且不存在局部的热点与热区，如式(9)所示：
其中，n为微通道的数量；umin为流速最低的微通道的流速；ui为第i个微通道的流速。
流动不均匀性用式(10)来评估：
其中，uave为所有微通道的平均流速。
热阻用式(11)来评估：
其中，Tmax为冷却剂的最高温度；A为受热区域的面积；qw为受热面的热流密度。
进一步的，冷却剂采用去离子水、液态金属、纳米流体或有机冷却液体。
进一步的，冷却剂入口截面采用矩形、圆形截面或采用锥形截面，其截面尺寸与深度尺寸根据其形状的不同由相应的结构参数所确定，其位置分布由其到两侧边线的距离参数所确定。
进一步的，入口集管的边线采用样条曲线，具体形状由曲线样式与边线上的固定点确定，边线上的固定点数量最少为3个，固定点沿纵向均匀地分布在入口集管的边线上，其横向位置由其到微通道的最短距离所确定。
进一步的，微通道的截面形状采用矩形、圆形、半圆形、三角形或采用函数化表示的光滑曲线所确定的异形截面；当采用异形截面时，微通道肋的左右边线由所选曲线样式与固定点确定，边线的固定点数量最少为3个，根据实际的计算资源确定其具体数量，固定点沿纵向均匀分布在微通道肋的左右边线上，其横向位置由其到微通道截面中线的最短距离所确定，根据实际的计算资源，不同的微通道肋采用相同的边线或针对部分位置的微通道肋进行针对性的优化。
进一步的，微通道换热器基板上的受热面的大小与微通道分布区域的大小相同，且受热面的尺寸要大于或者等于热源尺寸，即与待冷却器件接触面的尺寸；微通道换热器基板与微通道肋的材质采用铜、铝或硅；异形微通道换热器基板可以采用线切割，刻蚀等常规加工方式进行加工。
进一步的，出口集管的边线采用入口集管的边线经中心对称变换之后的形状或效仿入口集管边线采用新的固定点进行确定。
本发明同时提供一种异形微通道换热器，包括冷却剂入口、入口集管、微通道、微通道肋、微通道换热器基板、受热面、出口集管、冷却剂出口以及上盖板；冷却剂入口、入口集管、微通道、出口集管和冷却剂出口依次连通，微通道肋设置在微通道换热器基板上，相邻微通道肋之间形成微通道；上盖板与微通道换热器基板的一面以及微通道肋紧密连接；入口集管和出口集管为异形通道，微通道换热器基板的另一面用于连接待冷却器件；所述异形微通道换热器的结构参数基于上述设计方法得到。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
(1)本发明提供一种异形微通道换热器及其设计方法，异形微通道换热器与传统微通道换热器相比具有更复杂的结构参数，可以应对更宽的工况范围，同时采用机器学习建立代理模型结合寻优算法的设计方法有效减少了微通道换热器设计的时间成本与材料成本，与传统微通道换热器及其设计方法相比存在显著优势。
(2)本发明提供一种异形微通道换热器，其入口集管边线与出口集管边线采用样条曲线等光滑曲线，不仅显著减少了定义边线的结构参数，还保证了集管中冷却剂流动截面地平滑过渡，改善了冷却剂流场的连续性，有效减少了由于冷却剂截面突变而带来的压力损失。
(3)本发明提供一种异形微通道换热器设计方法，该方法以改善流动分布与温度分布为目标，因此异形微通道换热器与传统微通道换热器相比，其整体换热能力更强，热阻更小，具有更优秀的流动均匀性与温度均匀性，在保持较小功耗的同时有效防止局部热点与热区的产生。
(4)本发明提供一种异形微通道换热器设计方法，该方法引入了与传统过程相比更高效更有针对性的优化目标，该优化目标能够通过各个微通道的流速来计算与评定微通道换热器局部热区的大小，有效地减少了优化过程的迭代次数与优化难度。
附图说明
图1是本发明所述的一种异形微通道换热器的整体结构。
图2a是本发明所述的一种异形微通道换热器的基板结构。
图2b是本发明所述的一种异形微通道换热器的基板剖面图。
图2c是本发明所述的一种异形微通道换热器的基板后视图。
图3是本发明所述的一种异形微通道换热器的设计方法。
图4是本发明所述的一种异形微通道换热器的入口集管的边线固定点示意图。
图5是一种传统矩形集管微通道换热器基板。
图6是一种传统三角形集管微通道换热器基板。
图7是一种传统梯形集管微通道换热器基板。
图8是利用本发明所述的一种异形微通道换热器的设计方法得到的微通道换热器基板。
图9是不同集管形状的微通道换热器的流动不均匀性E和压降△P的统计图。
图10是不同集管形状的微通道换热器的最高温度与热阻Rt的统计图。
图11是不同集管形状的微通道换热器的各通道冷却剂流速的统计图。
图中，1-微通道换热器基板，11-冷却剂入口，12-入口集管，13-微通道，14-出口集管，15-冷却剂出口，16-微通道肋，17-冷却剂，18-受热面，2-待冷却器件，3-上盖板。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的描述，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的其他所用实施例，都属于本发明的保护范围。
实施例1：
参考图1，图2a，图2b和图2c，图示为本发明所述的一种异形微通道换热器的整体结构示意图和异形微通道换热器的基板的具体结构示意图，冷却剂17首先通过冷却剂入口11进入异形微通道换热器的入口集管12，再分流进入由微通道肋16隔开的各个微通道13并汇入到出口集管14，最后从出口集管14流出。对于一般的冷却工况，微通道换热器基板1的受热面18受到待冷却器件2的加热，热量通过热传导传递到微通道换热器基板1，再通过微通道肋16与冷却剂17内部的热传导，以及冷却剂17和微通道肋16之间的对流换热被冷却剂17带走，进而实现对待冷却器件2的充分冷却。
参考图3，本发明所述的一种异形微通道换热器的设计方法包括以下步骤：
根据待冷却器件2的尺寸确定微通道13的区域尺寸、微通道换热器基板1的尺寸与入口集管12以及出口集管14的固定点的横向取值范围，再结合热源(待冷却器件2)功率确定冷却剂17的流量。
根据实际的计算资源确定异形微通道换热器基板1的结构，其中冷却剂17选用去离子水；冷却剂入口11的截面采用矩形，矩形的尺寸与入口的深度均采用固定值；入口集管12的边线采用二次样条曲线，并在边线上设置5个固定点；微通道13的截面形状采用矩形，其宽度与高度均采用固定值；异形微通道换热器基板1的受热面积与微通道13的分布区域的大小相同，且等于热源尺寸；异形微通道换热器基板1与微通道肋16的材料选用硅；出口集管14的边线采用入口集管12的边线经中心对称变换之后的形状；冷却剂出口15的截面与深度采用与冷却剂入口11相同的形式与参数。例1中的异形微通道换热器基板结构具体如图4所示，其中X1,X2,X3,X4,X5为入口集管12上5个固定点到微通道的最短距离。
利用拉丁超立方抽样方法在对5个固定点在设定的尺寸范围内进行均匀抽样，获得80组固定点距离样本参数。
根据每一组样本的结构参数确定微通道换热器的固体域与冷却剂的流体域结构，并采用连续性方程、动量方程、能量方程，同时设定边界条件计算并描述微通道换热器的流动分布与温度分布，具体的方程与边界条件如下：
连续性方程：
动量方程：
流体域能量方程：
入口边界条件：
u＝uin
T＝Tin
出口边界条件：
p＝0
加热壁面边界条件：
绝热壁面边界条件：
其中，V为体积；ρ为流体的密度；p为压力；u和uin为速度与入口速度；T，Tin，Tw为温度，入口温度与壁面温度；Cp为定压比热容；kw为导热系数。
采用计算流体力学的方法对所有样本的流动分布和温度分布进行计算。
利用目标函数评价每一个样本的流动不均匀性与温度不均匀性，使每一个结构参数组合都对应唯一的目标函数值，获得具有结构参数与目标函数值的完整样本库，目标函数如下所示：
其中，n为微通道的数量；umin为流速最低的微通道的流速；ui为第i个微通道的流速。
采用GABP神经网络算法，以X1,X2,X3,X4,X5作为输入参数，Ex作为输出参数，设置合适的隐藏层神经元个数与隐藏层层数，调整GA算法部分中的代沟，交叉概率与变异概率，建立神经网络并获得结构参数与目标函数的代理模型函数。
基于GA算法设定代沟、交叉概率与变异概率，在制定的区间范围内对获得的代理模型函数进行寻优，获得最优的结构参数。
采用计算流体力学的方法对输出的最优结构参数组合样本的流动分布和温度分布进行验证计算，并用目标函数对其流动不均匀性与温度不均匀性进行验证评估，如果验证成功即输出样本具有最优秀的流动分布和温度分布则输出结构参数，否则将获得的结构参数与其目标函数值作为新的样本加入样本库中，并采用新的样本库建立代理模型并寻优，直至输出最优结构参数。
本例中异形微通道换热器的具体参数设置如下，微通道换热器基板1长33mm，宽为25.5mm，微通道13长20mm，X1,X2,X3,X4,X5的取值范围为不超过5mm，微通道换热器的冷却剂17采用去离子水，ρ＝998.2kg/m3，Cp＝4182J/(kg·K),μ＝0.001003kg/(m·s),k＝0.6W/(m·K)，Tin＝293K。异形微通道换热器基板1与微通道肋16的材料选用硅，ρw＝2330kg/m3，Cpw＝705J/(kg·K)，kw＝148W/(m·K)，为防止通道内冷却剂17发生沸腾，将受热面18的热流密度设置为qw＝1.8×105W/m2，冷却剂17的入口流速为2m/s。
参考图5，图6与图7，图示分别为传统矩形集管微通道换热器基板，传统三角形集管微通道换热器基板与传统梯形集管微通道换热器基板。对比用的传统集管微通道换热器的结构参数如下，矩形集管1宽5mm，矩形集管2宽3mm，三角形集管1底边5mm，三角形集管2底边3mm，梯形集管上底5mm，下底3mm，以上传统集管微通道换热器的其余结构参数与工况参数均与异形微通道换热器相同。
微通道换热器的流动不均匀性可以用下式来评估：
其中，uave为所有微通道的平均流速。
热阻Rt可以用下式来评估：
其中，Tmax为冷却剂的最高温度；A为受热区域的面积；qw为受热面的热流密度。
参考图8，图示为根据上述具体参数，利用本发明提供的方法设计出的异形微通道换热器基板。参考图9，图10与图11，图示为不同集管形状的微通道换热器的流动不均匀性E和压降△P，最高温度与热阻Rt，各通道冷却剂流速的统计图。如图9，图10与图11所示，异形微通道换热器与传统微通道换热器中表现最优秀的矩形微通道换热器1相比,其压降(功耗)没有明显上升，流动不均匀性E下降了约17％，其20个通道的最低流速得到了明显的提升，另一方面，其热阻明显下降，最高温度降低了约35K，有效地消除了微通道换热器的高温区。
综上所述，本发明能提供一种异形微通道换热器，包括冷却剂入口11、入口集管12、微通道13、微通道肋16、微通道换热器基板1、受热面18、出口集管14、冷却剂出口15以及上盖板3；冷却剂入口11、入口集管12、微通道13、出口集管14和冷却剂出口15依次连通，微通道肋16设置在微通道换热器基板1上，相邻微通道肋16之间形成微通道13；上盖板3与微通道换热器基板1的一面以及微通道肋16紧密连接；入口集管12和出口集管14为异形通道，微通道换热器基板1的另一面用于连接待冷却器件2；具体结构参数结构通过本发明所述设计方法得到，通过机器学习算法建立代理模型并结合寻优算法来进行设计，通过引入更高效更有针对性的优化目标有效减少了优化过程的迭代次数与优化难度从而显著缩短了设计过程的时间成本与材料成本；另一方面，该换热器可以应对更宽的工况范围，通过保证集管中冷却剂流动截面平滑过渡，有效改善了冷却剂流场的连续性，减少了由于冷却剂截面突变而带来的压力损失，能够在保持较小功耗的同时有效防止局部热点与热区的产生。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，根据热源尺寸确定微通道区域尺寸，微通道换热器基板尺寸与进出口集管固定点的横向取值范围，再结合热源功率确定冷却剂的流量；
S2，选定冷却剂入口与出口结构参数的种类与数量，确定微通道入口集管(12)与出口集管(14)的固定点数量，同时设定通道截面，并确定其结构参数的种类与数量；
S3，利用随机抽样方法在设定的尺寸范围内进行均匀抽样，样本为所有结构参数的组合，抽样的样本数量大于结构参数数量的15倍；
S4，根据每一样本的结构参数确定微通道换热器的固体域与冷却剂的流体域；
S5，在确定固体域与冷却剂的流体域边界条件后，采用动量方程和连续性方程描述流体域的流动分布，采用能量方程描述固体和流体的温度分布；
S6，利用S5中的方程采用计算流体力学的方法对所有样本的流动分布和温度分布进行计算；
S7，利用目标函数评价每一个样本的流动不均匀性与温度不均匀性，使每一个结构参数组合都对应唯一的目标函数值，获得具有结构参数与目标函数值的完整样本库；
S8，利用机器学习算法，将样本的结构参数组合作为输入参数，样本的目标函数值作为输出参数进行训练，生成相应的代理模型，获取样本结构参数组合与目标函数值之间的函数关系；
S9，利用寻优算法，在设定的结构参数范围内对步骤8中得到的函数关系以目标函数值最小为目标进行寻优，获得最优的结构参数组合；
S10，采用计算流体力学的方法对输出的最优结构参数组合样本的流动分布和温度分布进行验证计算，并用目标函数对其流动不均匀性与温度不均匀性进行验证评估，如果验证成功则输出结构参数，否则将获得的结构参数与其目标函数值作为新的样本加入S7中的样本库中，并重复S7之后的步骤直至输出最优结构参数。
2.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，连续性方程如式(1)所示：
动量方程如式(2)所示：
流体域能量方程如式(3)所示：
入口边界条件如式(4)与式(5)所示：
u＝uin (4)
T＝Tin (5)
出口边界条件如式(6)所示：
p＝0 (6)
加热壁面边界条件如式(7)所示：
绝热壁面边界条件如式(8)所示：
其中，V为体积；ρ为流体的密度；p为压力；u和uin为速度与入口速度；T，Tin，Tw为温度，入口温度与壁面温度；Cp为定压比热容；kw为导热系数。
3.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，目标函数体现微通道换热器设计域内的流动分布与温度分布，用于评估流动不均匀性与温度不均匀性，使优化设计的目标具体体现为微通道换热器各通道中冷却剂的平均流动速度接近，同时微通道换热器的温度分布均匀且不存在局部的热点与热区，如式(9)所示：
其中，n为微通道的数量；umin为流速最低的微通道的流速；ui为第i个微通道的流速，
流动不均匀性用式(10)来评估：
其中，uave为所有微通道的平均流速，
热阻用式(11)来评估：
其中，Tmax为冷却剂的最高温度；A为受热区域的面积；qw为受热面的热流密度。
4.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，冷却剂采用去离子水、液态金属、纳米流体或有机冷却液体。
5.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，冷却剂入口截面采用矩形、圆形截面或采用锥形截面，其截面尺寸与深度尺寸根据其形状的不同由相应的结构参数所确定，其位置分布由其到两侧边线的距离参数所确定。
6.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，入口集管的边线采用样条曲线，具体形状由曲线样式与边线上的固定点确定，边线上的固定点数量最少为3个，固定点沿纵向均匀地分布在入口集管的边线上，其横向位置由其到微通道的最短距离所确定。
7.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，微通道的截面形状采用矩形、圆形、半圆形、三角形或采用函数化表示的光滑曲线所确定的异形截面；当采用异形截面时，微通道肋的左右边线由所选曲线样式与固定点确定，边线的固定点数量最少为3个，根据实际的计算资源确定其具体数量，固定点沿纵向均匀分布在微通道肋的左右边线上，其横向位置由其到微通道截面中线的最短距离所确定，根据实际的计算资源，不同的微通道肋采用相同的边线或针对部分位置的微通道肋进行针对性的优化。
8.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，微通道换热器基板上的受热面的大小与微通道分布区域的大小相同，且受热面的尺寸要大于或者等于热源尺寸，即与待冷却器件接触面的尺寸；微通道换热器基板与微通道肋的材质采用铜、铝或硅；异形微通道换热器基板采用线切割或刻蚀等加工方式进行加工。
9.根据权利要求1所述的异形微通道换热器结构的设计方法，其特征在于，出口集管的边线采用入口集管的边线经中心对称变换之后的形状或效仿入口集管边线采用新的固定点进行确定。
10.一种异形微通道换热器，其特征在于，包括冷却剂入口(11)、入口集管(12)、微通道(13)、微通道肋(16)、微通道换热器基板(1)、受热面(18)、出口集管(14)、冷却剂出口(15)以及上盖板(3)；冷却剂入口(11)、入口集管(12)、微通道(13)、出口集管(14)和冷却剂出口(15)依次连通，微通道肋(16)设置在微通道换热器基板(1)上，相邻微通道肋(16)之间形成微通道(13)；上盖板(3)与微通道换热器基板(1)的一面以及微通道肋(16)紧密连接；入口集管(12)和出口集管(14)为异形通道，微通道换热器基板(1)的另一面用于连接待冷却器件(2)；所述异形微通道换热器的结构参数基于权利要求1-9任一项所述设计方法得到。
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|---|---|---|---|
| CN202311232729.7A CN117329877A (zh) | 2023-09-22 | 2023-09-22 | 一种异形微通道换热器结构及其设计方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118049770A (zh) * | 2024-04-16 | 2024-05-17 | 深圳赛陆医疗科技有限公司 | 基于废热利用的基因测序预热系统 |
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2023
- 2023-09-22 CN CN202311232729.7A patent/CN117329877A/zh active Pending
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