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摘要
本文提出使用机器学习方法快速准确地预测歧管–二次流混合结构微通道热沉的泵功率和总热阻。将混合结构微通道热沉的结构特征参数进行了无量纲化，利用计算流体动力学的方法获得数据集。测试了不同机器学习算法在混合结构热沉性能预测任务上的表现。结果表明在数据集有限的情况下，随机森林算法能准确地学习到无量纲结构参数与泵功率和总热阻之间的映射关系。本文研究结果将有助于微通道热沉的优化设计。
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本文提出使用机器学习方法快速准确地预测歧管–二次流混合结构微通道热沉的泵功率和总热阻。将混合结构微通道热沉的结构特征参数进行了无量纲化，利用计算流体动力学的方法获得数据集。测试了不同机器学习算法在混合结构热沉性能预测任务上的表现。结果表明在数据集有限的情况下，随机森林算法能准确地学习到无量纲结构参数与泵功率和总热阻之间的映射关系。本文研究结果将有助于微通道热沉的优化设计。
