Nghiên cứu thiết kế kênh dẫn micro cánh xoắn đẳng giác bằng phương pháp taguchi Nghiên cứu thiết kế kênh dẫn micro cánh xoắn đẳng giác bằng phương pháp taguchi Nghiên cứu thiết kế kênh dẫn micro cánh xoắn đẳng giác bằng phương pháp taguchi Nghiên cứu thiết kế kênh dẫn micro cánh xoắn đẳng giác bằng phương pháp taguchi
TỔNG QUAN
Tính cấp thiết của đề tài
Các ngành kỹ thuật đang đóng vai trò quan trọng trong quá trình công nghiệp hóa – hiện đại hóa của Việt Nam Ngành công nghệ kỹ thuật nhiệt cũng không ngừng cải tiến để đáp ứng nhu cầu trong sản xuất và đời sống Hiện nay, một trong những vấn đề được nghiên cứu nhiều nhất là kích thước của các thiết bị và hệ thống Các thiết bị giải nhiệt – làm mát cần có kích thước nhỏ gọn để thuận tiện cho lắp đặt và nâng cao hiệu suất làm việc Bên cạnh kích thước, các yêu cầu về hiệu quả, công suất và giá thành cũng ngày càng được chú trọng để phục vụ đa dạng lĩnh vực.
Các nhà khoa học đang tích cực nghiên cứu các giải pháp để nâng cao chất lượng sản phẩm theo nhiều hướng khác nhau Nhiều thí nghiệm đã được thực hiện nhằm thu hẹp kích thước và diện tích chiếm dụng của thiết bị, đồng thời đảm bảo hiệu quả tốt và chi phí chế tạo, lắp đặt hợp lý.
Vào đầu thập niên 80 thế kỷ 20, công nghệ micro đã được nhiều nhà khoa học áp dụng để nghiên cứu và cải tiến bộ tản nhiệt, mang lại kết quả khả quan như khả năng trao đổi nhiệt tăng cao, kích thước bộ tản nhiệt nhỏ gọn hơn và hiệu suất truyền nhiệt được cải thiện Điều này đã mở ra cơ hội phát triển những bộ tản nhiệt hiệu suất cao, đáp ứng tốt nhu cầu của người tiêu dùng trong nhiều lĩnh vực khác nhau Để tiếp nối các nghiên cứu trước, đề tài này tập trung vào việc tìm hiểu và nghiên cứu quá trình tản nhiệt của thiết bị tản nhiệt kênh micro dạng cánh xoắn, nhằm đưa ra các phương pháp tối ưu hóa khả năng truyền nhiệt cho thiết bị này.
Tổng quan các nghiên cứu liên quan
Năm 1981, Tuckerman và Pease đã nghiên cứu bộ tản nhiệt kênh micro, được gia công trên bề mặt của các thành phần điện tử trong mạch tích hợp, nhằm cải thiện hiệu suất truyền nhiệt Nhiệt từ các thành phần điện tử được chuyển đến chất làm mát thông qua đối lưu cưỡng bức, với kích thước kênh nhỏ giúp giảm độ dày lớp ranh giới nhiệt và sức cản đối lưu, tạo ra tốc độ làm mát cao Vào năm 1984, Tuckerman đã chỉ ra rằng dòng chảy tầng là phương pháp tối ưu cho việc giải nhiệt vi mạch nhờ lớp biên nhiệt độ mỏng Ông thiết kế bộ tản nhiệt vi kênh với các kích thước khác nhau để nghiên cứu ma sát và truyền nhiệt, đồng thời phát triển quy trình tối ưu hóa để dự đoán tỉ lệ và biên dạng kênh tốt nhất Trong các thí nghiệm, ông chỉ sử dụng nước dạng lỏng làm chất làm mát và phát hiện rằng độ giảm áp lớn hơn nhiều so với dự đoán, với giá trị nhiệt trở thu được là T q/ w cho dòng nhiệt một chiều, thấp hơn 20 lần so với các thiết bị làm mát khác Kể từ nghiên cứu của Tuckerman, nhiều nghiên cứu khác đã được thực hiện về cơ chế trong bồn tản nhiệt kênh micro, chia thành hai phần phụ dựa trên giai đoạn của chất làm mát.
Năm 2017, Hung-Son Dang và các cộng sự đã thiết kế bộ tản nhiệt kênh micro theo chuỗi số Fibonacci, sử dụng phần mềm Ansys Fluent để mô phỏng và phần mềm Minitab cùng phương pháp Taguchi để tối ưu hóa thiết bị Kết quả cho thấy các thông số thiết kế tối ưu bao gồm điện trở nhiệt trên một đơn vị diện tích là 0.715 K/Wm², áp suất giảm còn 15.53 kPa và vận tốc đầu ra đạt 1.913 m/s cho thiết kế tản nhiệt kênh xoắn ốc Fibonacci.
Năm 2016, Hung-Son Dang và các cộng sự đã sử dụng phần mềm Ansys 14 để mô phỏng số, nhằm dự đoán quá trình truyền nhiệt và độ sụt của bộ.
Nghiên cứu về tản nhiệt kênh xoắn micro theo chuỗi Fibonacci cho thấy rằng chiều cao và chiều rộng của kênh dẫn có ảnh hưởng lớn nhất đến độ sụt áp, với giá trị tối ưu đạt 61.2 kPa Đồng thời, số lượng kênh và lưu lượng nước vào thiết bị cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình truyền nhiệt, với nhiệt trở tối ưu đạt 0.615 C/Wm².
Năm 2017, Hung-Son Dang và các cộng sự đã nghiên cứu thiết kế bộ tản nhiệt kênh micro nhiều lớp bằng vật liệu nhựa silicon thông qua phương pháp Taguchi Kết quả nghiên cứu cho thấy trong các thông số được xem xét, bao gồm chiều cao kênh, chiều rộng kênh, chiều dài của vật liệu và chiều cao của dòng lưu chất tại đầu vào kênh, chiều rộng kênh có ảnh hưởng lớn nhất đến độ sụt áp và nhiệt trở của mô hình.
Năm 2017, Hung-Son Dang và cộng sự đã thiết kế bộ tản nhiệt kênh micro kép bằng phương pháp 6 sigma, đạt được độ sụt áp tối thiểu là 0.1187 kPa Độ sụt áp của thiết bị chịu ảnh hưởng từ vận tốc dòng chất lỏng tại đầu vào, chiều cao đầu ra và chiều rộng của kênh dẫn Mô hình tối ưu nghiên cứu cho thấy độ sụt áp và nhiệt trở nhỏ nhất lần lượt là 9.8 kPa và 0.11 K/Wm2.
Li và cộng sự đã nghiên cứu ảnh hưởng của độ nhám bề mặt lên số Reynolds chuyển đổi trong các vi mạch Họ thực hiện thí nghiệm với các microchannels bằng thép không gỉ có đường kính 128.8, 136.5 và 179.8 mm, cùng với độ nhám bề mặt tương đối từ 0.03 đến 0.043 Kết quả cho thấy, ở các giá trị lý thuyết của số Reynolds dao động từ 500 đến 2000, hệ số ma sát cao hơn khoảng 10 đến 25% so với giá trị dự kiến Số Reynolds chuyển đổi từ chế độ dòng chảy tầng sang chế độ chảy quá hạn chế là một điểm quan trọng trong nghiên cứu này.
Năm 2003, Guo và Li đã thực hiện một nghiên cứu toàn diện về tác động của kích thước vi mô lên hệ số ma sát bề mặt Trong thử nghiệm, họ sử dụng thủy tinh mịn và các vi mạch silic có đường kính từ 80 đến 166 µm, với mũi chất làm việc là
5 nước Kết quả các vi mạch mịn có hệ số ma sát và số Reynolds xấp xỉ bằng 64, đó là trường hợp của các ống thông thường
Gao và cộng sự [9] đã nghiên cứu số Reynolds chuyển đổi trong các vi mạng bằng cách khảo sát sự thay đổi của nó theo chiều cao kênh Kích thước kênh được thiết lập với chiều rộng 25 mm và chiều dài 82 mm, trong khi chiều cao kênh dao động từ 0,1 mm đến 1 mm Kết quả cho thấy số Reynolds chuyển tiếp đối với các kênh phẳng là 4000 và hầu như không bị ảnh hưởng bởi chiều cao kênh.
Nghiên cứu của Park và cộng sự đã phát triển một mô hình toán học để ước tính lưu lượng và đặc tính tản nhiệt trong quá trình bay hơi ở vùng màng mỏng Kết quả cho thấy áp suất bay hơi có ảnh hưởng đáng kể đến dòng chảy màng của chất lỏng Ngoài ra, nghiên cứu chỉ ra rằng khi dòng nhiệt tăng, chiều dài và độ dày của vùng màng mỏng giảm, dẫn đến lưu lượng khối lượng bay hơi tăng theo tỷ lệ tuyến tính.
Law cùng cộng sự đã thực hiện khảo sát thực nghiệm so sánh hiệu quả truyền nhiệt khi sôi giữa kênh micro cánh thẳng và cánh xiên Kết quả cho thấy, kênh micro với cánh thẳng có hiệu suất truyền nhiệt cao hơn, trong khi kênh cánh xiên có dòng nhiệt trao đổi chậm hơn ở giai đoạn đầu Deng cùng cộng sự cũng đã nghiên cứu ảnh hưởng của dòng nhiệt, lưu lượng khối lượng và kích thước kênh đến hiệu suất dòng sôi trong kênh micro lõm, rỗng Kết quả cho thấy, hiệu suất truyền nhiệt của kênh micro lõm phụ thuộc nhiều vào dòng nhiệt, nhưng ít bị ảnh hưởng bởi lưu lượng khối lượng.
Henstroni và các cộng sự đã tiến hành nghiên cứu mô hình dòng chảy và hệ số truyền nhiệt trong kênh micro tam giác song song với đầu vào Reynolds là 25 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng hình dạng của bong bóng hơi dài xuất hiện trong quá trình dòng chảy.
Nghiên cứu về dòng chảy sôi trong kênh micro với hệ số Reynolds thấp cho thấy sự khác biệt so với dòng hình vành khuyên, với sự gián đoạn giữa dòng lỏng và hai dòng hơi dài Để khảo sát sự không ổn định của dòng chảy, các mô hình thực nghiệm và đo lường đã được thực hiện với nhiệt độ và khối lượng khác nhau Hai thí nghiệm dòng chảy sôi đã được tiến hành trong tám kênh micro song song và một kênh micro đơn lẻ.
Zhang và các cộng sự đã phát triển thiết bị kiểm tra silicon với điều kiện biên mật độ dòng nhiệt gần như không đổi để nghiên cứu quá trình sôi đối lưu cưỡng bức trong kênh micro Kênh micro hình chữ nhật với đường kính thủy lực từ 25 – 60 µm và tỉ lệ cạnh từ 1 đến 3,5 đã được chế tạo và thử nghiệm, ghi lại các giá trị áp suất và nhiệt độ phân bố trên vách trong quá trình chuyển pha Nghiên cứu cho thấy sự hình thành bong bóng nhỏ trong kênh micro cắt bằng plasma với đường kính thủy lực dưới 60 µm, cho thấy sức căng bề mặt có tác động đáng kể đến hoạt động của dòng hai pha ở quy mô nhất định.
Dòng chảy không ổn định trong các kênh mini và micro gây ra mối quan tâm lớn, đặc biệt là hiện tượng dòng chảy sôi Kandlikar đã cung cấp mô tả chi tiết về sự không ổn định này Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự không ổn định xảy ra trong các kênh có đường kính nhỏ, với sự tạo mầm do lực cản dòng chảy tăng lên trong dòng hai pha Nhiều nhà nghiên cứu, như Kew và Balasubramanian cùng Kandlikar, đã báo cáo về những biến đổi áp suất với tần số cao trong bối cảnh này.
Mục đích của đề tài
Đề tài này nghiên cứu thiết kế bộ tản nhiệt kênh micro với biên dạng kênh dẫn điều khiển được, tuân theo phương trình Logarithm Phương pháp Taguchi được áp dụng để xác định mô hình tối ưu thông qua các mô phỏng số bằng phần mềm Ansys Fluent và phân tích dữ liệu bằng Minitab So sánh dữ liệu từ mô phỏng số với mô hình thực nghiệm của phiên bản tối ưu giúp đánh giá quá trình truyền nhiệt của thiết bị mới, từ đó mở ra hướng đi mới cho thiết kế và tối ưu hóa thiết bị, nhằm tiết kiệm chi phí và tài nguyên.
Bảy nguyên tắc cơ bản giúp giảm chi phí đầu tư ban đầu và nâng cao hiệu suất làm việc, từ đó tạo ra thiết bị với giá thành sản phẩm thấp hơn và độ tin cậy cao hơn.
Giới hạn đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng phương pháp Taguchi để xác định phiên bản tối ưu của bộ tản nhiệt kênh micro Các thông số được xem xét bao gồm vận tốc dòng lưu chất từ 0.1 đến 1.5 m/s, kích thước kênh nhỏ nhất là 0.5 mm, và nhiệt độ nước đầu vào từ 28 đến 30 o C Mục tiêu là đánh giá khả năng truyền nhiệt nhằm giải nhiệt cho điện trở nhiệt có công suất 100W.
Phương pháp nghiên cứu
Tổng quan các nghiên cứu liên quan
Khảo sát các thông số chính ảnh hưởng đến quá trình truyền nhiệt của thiết bị dựa trên nghiên cứu quốc tế, thiết lập các thông số và áp dụng phương pháp Taguchi để tạo bảng ma trận trực giao cho mô phỏng Dữ liệu đầu vào cho các mô hình sẽ được thiết lập bằng hàm phân phối ngẫu nhiên qua phần mềm Matlab Đồng thời, Matlab cũng được sử dụng để lập bảng giá trị ngẫu nhiên của vận tốc dòng lưu chất tại đầu vào thiết bị, sau đó tính trung bình nhằm tăng độ tin cậy.
Mô phỏng số các quá trình truyền nhiệt bằng phần mềm Ansys Fluent 14.0 cho phép thu thập dữ liệu và phân tích thông qua Minitab Qua đó, chúng tôi đã xác định được mô hình bộ tản nhiệt kênh micro với các thông số tối ưu nhất Kết quả này được xác minh bằng cách mô phỏng lại, so sánh với tất cả các kết quả đã có để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của mô hình.
Sau khi lựa chọn mô hình, tiến hành gia công và lắp đặt thiết bị thí nghiệm dựa trên thông số của bộ tản nhiệt tối ưu để thực hiện các thí nghiệm và kiểm chứng kết quả.
So sánh dữ liệu giữa mô hình thực nghiệm và mô hình mô phỏng là cần thiết để đánh giá độ tin cậy của kết quả Việc này giúp xác định sự phù hợp giữa thực nghiệm và mô phỏng của thiết bị, đồng thời đánh giá hiệu quả hoạt động của thiết bị.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Dòng chảy lưu chất
2.1.1 Dòng chảy lưu chất: Để phân tích những đặc tính truyền nhiệt và dòng chảy lưu chất, một số giả thiết được đưa ra:
- Lưu chất có tính liên tục
- Bỏ qua truyền nhiệt bức xạ
Hệ thống này bao gồm ba phương trình chính: phương trình liên tục, phản ánh định luật bảo toàn khối lượng cho dòng lưu chất; phương trình động lượng, là kết quả của định luật bảo toàn động lượng; và phương trình năng lượng, hay phương trình lưu chất động học, dựa trên định luật một của nhiệt động lực học kỹ thuật.
− ( V ): Tỉ lệ khối lượng dòng chảy trên mỗi đơn vị thể tích
Phương trình liên tục mô tả sự biến đổi của mật độ chất lỏng tại một điểm cố định, trong đó ρ đại diện cho tỉ trọng của chất lỏng và V là vận tốc của chất lỏng.
Với chất lỏng có tỉ trọng không đổi (chất lỏng không nén được), phương trình liên tục trở thành: =V 0 (2-3)
Trong hệ toạ độ Descartes nơi mà u, v, w được biểu diễn bằng x, y, z hợp thành vector vận tốc, phương trình (2-5) sẽ trở thành:
Phương trình động lượng mô tả sự cân bằng của một phần tử thể tích cố định trong không gian khi chỉ chịu tác động của trọng lực.
: độ tăng động lượng trên mỗi đơn vị thể tích
( V V ) : độ tăng động lượng bởi đối lưu trên mỗi đơn vị thể tích
P: áp lực lên phần từ trên mỗi đơn vị thể tích
: độ tăng động lượng bới tính nhớt trên mỗi đơn vị thể tích
g: lực hấp dẫn lên phần tử trên một đơn vị thể tích
Phương trình cho chất lỏng Newton với độ nhớt và tỉ trọng không đổi:
Trong hệ thống toạ độ Descartes phương trình động lượng được viết:
(2-7c) Phương trình năng lượng đối với chất lỏng chảy qua phần tử thể tích:
: mức tăng năng lượng trên một đơn vị thể tích
+ : mức năng lượng đầu vào trên một đơn vị thể tích do đối lưu
q : mức năng lượng đầu vào trên một đơn vị thể tích do truyền dẫn
: công của chất lỏng thực hiện được dưới tác động của lực hấp dẫn trên một đơn vị thể tích
PV: công của chất lỏng thực hiện được dưới tác động của lực áp trên một đơn vị thể tích
: công của chất lỏng thực hiện được dưới tác động của lực nhớt trên một đơn vị thể tích
"' q : tốc độ sinh nhiệt trên một đơn vị khối lượng (nguồn nhiệt)
Phương trình năng lượng mô tả sự tích lũy năng lượng bên trong và động năng ở bên trái, trong khi bên phải thể hiện năng lượng tiềm ẩn của chất lỏng.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ xem xét các đặc tính của lưu chất, bao gồm tổn thất áp suất, hiệu suất truyền nhiệt, mật độ dòng nhiệt và chỉ số hoàn thiện của bộ tản nhiệt, dựa trên các điều kiện thực nghiệm đã thiết lập.
Q: Lượng nhiệt quyền được m w : Khối lượng
C p : Nhiệt dung riêng đẳng áp
T wi : Nhiệt độ đầu vào
Hiệu suất truyền nhiệt (Theo phương pháp NTU) được xác định: max
Mật độ dòng nhiệt được tính:
11 Độ chênh nhiệt độ trung bình Logarithm được xác định: max min max min ln lm
Trong đó m là lưu lượng khối lượng, n là số kênh micro, c là nhiệt dung riêng,
T w,i và T w,o đại diện cho nhiệt độ đầu vào và đầu ra, trong khi q là mật độ dòng nhiệt Diện tích truyền nhiệt được ký hiệu là A, và hệ số truyền nhiệt tổng là k Cuối cùng, ΔT lm thể hiện độ chênh nhiệt độ trung bình theo phương pháp Logarithm.
Chỉ số Reynolds được xác định:
Tổn thất áp suất do ma sát được xác định bởi:
Đường kính quy ước D h được tính bằng công thức D h = 4A c /P, trong đó A c là diện tích mặt cắt và P là chu vi ướt Vận tốc của nước theo phương z được ký hiệu là w, trong khi độ nhớt động lực học là μ và khối lượng riêng là ρ Ngoài ra, chiều dài kênh được ký hiệu là L và hệ số ma sát là f.
Và hệ số ma sát được tính toán bằng:
Trong đó: : tỉ lệ lưu lượng nhỏ nhất trên diện tích bề mặt
Kc: hệ số tổn thất đầu vào
Ke: hệ số tổn thất đầu ra
A: diện tích bề mặt phía dòng chảy
Ac: diện tích tối thiểu của mặt cắt ngang dòng chảy fc: hệ số ma sát gốc f c = a Re min b
e : lưu lượng tại đầu ra
i : lưu lượng tại đầu vào
Kc và Ke là các đại lượng thực nghiệm được thu thập từ dữ liệu thực nghiệm Việc xác định các thông số này cần dựa vào đồ thị phù hợp nhất với cấu hình bộ tản nhiệt đang được thiết lập.
Có bốn loại dòng chảy thành lớp trong ống dẫn: dòng chảy tới hạn, dòng chảy thủy động lực, dòng chảy nhiệt động và dòng chảy đồng thời Trong nghiên cứu này, dòng chảy điền đầy (fully developed flow) được định nghĩa là dòng chảy mà cả vận tốc và nhiệt độ đều đạt giá trị cân bằng, với các yếu tố này là hằng số dọc theo chiều dòng chảy Ngoài ra, yếu tố ma sát và hệ số Nusselt cũng không thay đổi trong trạng thái này.
2.1.2 Mô hình dòng chảy trong kênh hình chữ nhật:
Nghiên cứu của Macro và Han [20] về dòng chảy tới hạn trong kênh hình chữ nhật đã chỉ ra sự phân bổ vận tốc và ảnh hưởng của yếu tố ma sát, với các kích thước mặt cắt ngang là 2a và 2b.
Trong đó gradient áp suất dp/dx liên quan đến u m :
Nguồn gốc của tọa độ Descartes xuất phát từ trung tâm của kênh hình chữ nhật Để đơn giản hóa các phép tính, những phương pháp gần đúng được áp dụng dựa trên nghiên cứu của Purday [21].
Trong nghiên cứu của Natarajan và Lakshmanan [22] đã cung cấp mối liên hệ cho các giá trị m và n:
Trong đó α* = b/a Biểu thức chính xác cho yếu tố ma sát được phát triển đầy đủ như sau:
Để đơn giản hóa quá trình tính toán trong thực tế, phương trình thực nghiệm do Shah và London đề xuất được sử dụng để tính gần đúng.
Truyền nhiệt trong dòng chảy tới hạn với hệ số Nusselt NuT cho các trường hợp đồng nhất về nhiệt độ tại bốn vách được tính gần đúng bằng công thức sau [23].
Kênh dẫn hình chữ nhật có mật độ dòng nhiệt đồng nhất tại vách theo chiều dọc và nhiệt độ vách đồng nhất theo chu vi Hệ số Nusselt được tính toán dựa trên công thức cụ thể.
2.1.3 Mô hình dòng chảy trong kênh dạng xoắn: Đặc điểm nổi bật nhất của dòng chảy trong ống dạng xoắn là dòng chảy thứ cấp gây ra bởi lực ly tâm do độ cong của ống Do đó, hệ số ma sát ở các ống cong cao hơn so với các ống thẳng cho cùng số Reynold Kết quả là, tốc độ truyền nhiệt cao hơn trong các ống cong so với các ống thẳng Do đó, ống cong được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng kỹ thuật
Lý thuyết truyền nhiệt
Đối với lưu chất, phương trình truyền nhiệt là:
Khi xem xét độ dẫn nhiệt hiệu dụng (k eff), ta có thể phân tích các thành phần của nó, bao gồm k và kt, trong đó kt là hệ số dẫn nhiệt liên quan đến dòng chảy rối, được xác định theo mô hình chảy rối đang áp dụng Phương trình (2-44) thể hiện ba yếu tố chính: sự truyền năng lượng qua dẫn nhiệt, sự khuếch tán, và ma sát do độ nhớt Ngoài ra, Sh còn bao gồm nhiệt từ phản ứng hóa học cùng với các nguồn nhiệt khác.
Trong đó entanpi h được định nghĩa cho dòng chảy không chịu nén là: j j j h= Y h
Yj là khối lượng của yếu tố j và , ref
Dựa trên phương trình (2-1), nhiều quan hệ nhiệt động lực học đã được áp dụng, trong đó khối lượng luôn được bảo toàn Điều này có nghĩa là khối lượng riêng và vận tốc cần phải được liên kết với nhau.
Chế độ ứng dụng truyền nhiệt tổng quát sử dụng luật Fourier về dẫn nhiệt, q tỷ lệ thuận với gradient nhiệt độ: qi k T xi
Hệ số dẫn nhiệt k, đo bằng W/(m.K), có thể khác nhau theo các hướng trong chất rắn, dẫn đến việc k trở thành một tensor.
Và mật độ dòng nhiệt do dẫn nhiệt được cho bằng: i ij j j q k T x
Nhiệt năng được tạo ra bởi lực cắt nhớt trong dòng chảy trong phương trình
(2-54) Nhiệt độ liên quan mật thiết với độ nhớt thông qua hệ số Brinkman (Br) tiến gần đến hoặc vượt quá sự thống nhất, trong đó
= ΔT đại diện cho sự chênh lệch nhiệt độ trong hệ thống Các dòng chảy chịu nén thường có Br ≥ 1
Khi nhiệt độ tăng lên trong một khối chất lỏng có mật độ không đồng nhất, dòng chảy sẽ hình thành do lực hấp dẫn tác động lên các vùng có mật độ khác nhau Những dòng chảy này được gọi là dòng đối lưu tự nhiên hoặc đối lưu hỗn hợp.
Tầm quan trọng của lực nổi trong dòng đối lưu hỗn hợp có thể được đo lường bằng tỷ lệ của số Grashof và số Reynolds:
Khi giá trị lực nổi cao, nó sẽ góp phần vào dòng chảy, nhưng nếu giá trị này rất nhỏ, lực nổi có thể không đáng kể Trong hiện tượng đối lưu tự nhiên, cường độ dòng chảy cảm ứng nổi được xác định qua số Rayleigh, được ký hiệu là g TL 3.
Trong đó: β là hệ số giãn nở nhiệt: 1
Các số Rayleigh nhỏ hơn 10 8 biểu thị một dòng chảy tầng gây ra bởi lực nổi, với sự chuyển tiếp sang chảy rối xảy ra trong phạm vi 10 8 < Ra < 10 10
Phương trình truyền bức xạ cho môi trường hấp thụ, phát xạ và tán xạ tại vị trí r theo hướng s là:
Trong đó: r : vector vị trí s : vector hướng s 1 : vector hướng tán xạ s: độ dài đường dẫn a: hệ số hấp thụ n: chiết suất
I: cường độ bức xạ, phụ thuộc vào vị trí r và hướng s T: nhiệt độ cục bộ
(a+ s )s: là độ dày quang học hoặc độ trong suốt của môi trường.
Hệ số trao đổi nhiệt và tiêu chuẩn Nusselt
2.3.1 Hệ số trao đổi nhiệt Đối với mỗi loại, các mối quan hệ khác nhau cho hệ số truyền nhiệt đã được đưa ra trong các tài liệu liên quan Với hầu hết các trường hợp, phương trình mô tả hệ số k thay đổi đáng kể với các hình dạng hình học Ví dụ, công thức khác nhau cho dòng chảy tầng đối lưu cưỡng bức bên trong giữa một ống và một cụm những tấm song song
Thư viện hệ số truyền nhiệt của Module truyền nhiệt bao gồm một tập hợp con, sử dụng cuốn sổ tay biểu thức dựa trên các thiết lập của các số không thứ nguyên.
• Số Nusselt: NuL (Re,Pr,Ra) = αL/λ
• Số Rayleigh: Ra =Gr.Pr= 2 gC p TL 3 /(k)
• T:Độ chênh lệch nhiệt độ giữa bề mặt và chất tải lạnh, K
• g:Hằng số gia tốc trọng trường, m/s 2
• α: Độ toả nhiệt đối lưu của lưu chất, W/ (m.K)
• :Độ nhớt động lực học, Pa.s
• C p :Nhiệt dung riêng đẳng áp, (J/(kg.K)
• Gr:Được viết tắt bởi Grashof, được định nghĩa là tỷ số giữa lực nâng và lực nhớt
Hệ số tỏa nhiệt đối lưu α được xác định từ hệ số Nusselt và phụ thuộc vào các đặc tính vật liệu, nhiệt độ, lưu lượng dòng chảy và hình dáng hình học Đối với trường hợp đối lưu tự nhiên, mối quan hệ cho hệ số Nusselt thường được biểu diễn dưới dạng một hàm số.
Tham số C phụ thuộc vào hình học Số mũ n lấy bằng 0,25 cho chảy tầng và
0,33 đối với dòng chảy rối Quan hệ Nusselt cho đối lưu cưỡng bức thay đổi đáng kể và không có công thức chung
Số Nusselt được chia thành hai loại: số Nusselt trung bình (Nu L) và số Nusselt cục bộ (Nu y) Số Nusselt trung bình là một dạng tích phân, được xác định dựa trên tổng chiều dài bề mặt làm mát và cho ra hệ số truyền nhiệt trung bình k ave Ngược lại, số Nusselt cục bộ cung cấp hệ số truyền nhiệt tùy thuộc vào vị trí, trong đó biến L trong các biểu thức được thay thế bằng y, đại diện cho khoảng cách từ mép đầu hoặc điểm tiếp xúc đầu tiên theo hướng dòng chảy Cả hai loại số Nusselt này đều được xem xét trong thư viện các hệ số truyền nhiệt.
Các đặc tính của chuỗi đẳng giác
2.4.1 Định nghĩa: Đẳng giác là chỉ điểm trọng tâm của mô hình (tam giác xoắn,ốc…) hay còn gọi là điểm đối trung (symmedian point) Bằng các phương trình, chuỗi số hình thành nên các mô hình theo một quy luật nhất định, trong nghiêm cứu này sẽ đề cập đến phương trình logarith, ứng dụng nó vào việc thiết kế bộ tản nhiệt kênh micro
Đường cong logarithm, một dạng xoắn ốc thường thấy trong tự nhiên, lần đầu tiên được Descartes mô tả và sau đó được Jacob Bernoulli phát triển, người đã đặt tên cho nó là Spiral mirabilis, nghĩa là "xoắn ốc tuyệt vời".
Hình 2.1 xoắn ốc logarith, bước 10 o C Trong các toạ độ cực (r, θ) đường cong logarithm có thể được viết dưới dạng: r ae = b
Với e là cơ sở của logarithm tự nhiên và được a và b hằng số thực dương Trong dạng tham số, đường cong là:
( ) ( ) sin( ) sin( ) bt bt x t r t t ae t y t r t t ae t
Đường xoắn ốc có đặc điểm là góc giữa đường tiếp tuyến và đường radial (r,θ) tại mỗi điểm là hằng số Tính chất này có thể được diễn đạt thông qua các khái niệm trong hình học vi phân.
= = Đạo hàm của r ( ) tỷ lệ thuận với tham số b Nói cách khác, nó kiểm soát
"chặt chẽ" hướng của hình xoắn ốc Trường hợp cực đại b=0 (
25 một vòng tròn với bán kính a Ngược lại, trong giới hạn tiệm cận của b vô cùng (→
0) thì xoắn ốc có xu hướng về một nửa đường thẳng Bổ sung cho được gọi là bước Đường xoắn ốc theo phương trình logarithm nổi bật với một trong những đặc tính toán học duy nhất của nó: kích thước của đường xoắn ốc tăng lên nhưng hình dạng của nó không thay đổi theo từng đường cong liên tiếp, một tính chất được gọi là “tự đồng dạng” Có thể là do hệ quả của đặc tính độc đáo này, spiral mirabilis đã rất nhiều trong tự nhiên, xuất hiện trong một số hình thức phát triển ví dụ như vỏ ốc anh vũ
Mặt cắt của vỏ ốc anh vũ cho thấy các khoang được sắp xếp theo phương trình logarith, với đường xoắn ốc màu xanh được vẽ dựa trên số b = 0,759.
Xoắn ốc logarithm khác với xoắn ốc Archimedean ở chỗ khoảng cách giữa các vòng quay của xoắn ốc logarithm tăng theo chuỗi hình học, trong khi ở xoắn ốc Archimedean, khoảng cách này là hằng số.
Xoắn ốc logarithm là một hình dạng tự đồng dạng, trong đó mọi biến đổi đồng dạng đều tạo ra kết quả đồng dư với bản gốc Việc chia tỷ lệ theo hệ số e^(2πb), với b là tham số từ định nghĩa của xoắn ốc, giúp duy trì đường cong tương tự như ban đầu Các yếu tố khác có thể tạo ra một đường cong xoay khác từ vị trí ban đầu của hình xoắn ốc.
Các xoắn ốc vàng là một loại xoắn ốc logarithm mở rộng ra ngoài theo tỷ lệ vàng với mỗi 90 độ quay, tương đương với khoảng 17.03239 độ Loại xoắn ốc này có thể được xấp xỉ bằng đường xoắn ốc Fibonacci, được hình thành từ chuỗi các vòng tròn có bán kính tỷ lệ thuận với các số Fibonacci.
Phương pháp tính toán động học lưu chất - CFD
2.5.1 Giới thiệu về CFD: Động lực học chất lỏng tính toán (CFD) là một nhánh của cơ học chất lỏng sử dụng phân tích số và cấu trúc dữ liệu để phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến dòng chất lỏng Máy tính được sử dụng để thực hiện các tính toán cần thiết để mô phỏng dòng chảy tự do của chất lỏng và sự tương tác của chất lỏng (chất lỏng và chất khí) với các bề mặt được xác định bởi các điều kiện biên Với các siêu máy tính tốc độ cao, có thể đạt được các giải pháp tốt hơn và thường được yêu cầu để giải quyết các vấn đề lớn nhất và phức tạp nhất
CFD (Computational Fluid Dynamics) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu và công nghiệp, bao gồm phân tích khí động học và hàng không vũ trụ, mô phỏng thời tiết, khoa học tự nhiên, kỹ thuật môi trường, thiết kế và phân tích hệ thống công nghiệp, kỹ thuật sinh học, dòng chảy chất lỏng, truyền nhiệt, cũng như phân tích động cơ và quá trình đốt cháy.
Trong tất cả các cách tiếp cận của việc nghiên cứu, quy trình cơ bản bao gồm: Quá trình thiết lập mô hình tiền mô phỏng:
• Các biên dạng hình học và đặc tính vật lý của mô hình được xây dựng bằng cách sử dụng các phần mềm thiết kế 2D (CAD) hoặc 3D (Solidword, Inventor, v.v…)
Từ đó, dữ liệu cụ thể được xử lý rõ ràng
Thể tích của chất lỏng hoặc khí được phân chia thành các ô riêng biệt, tạo thành một lưới có thể đồng nhất hoặc không đồng nhất Lưới này có thể có cấu trúc hoặc không, bao gồm sự kết hợp của các hình dạng như lục giác, tứ diện, hình lăng trụ, hình chóp hoặc đa diện.
• Xác định mô hình vật lý - ví dụ: phương trình chuyển động của chất lỏng + enthalpy + bức xạ + bảo toàn năng lượng
Xác định điều kiện bi là quá trình chỉ định trạng thái vi và tính chất của chất lỏng tại tất cả các bề mặt giới hạn trong miền chất lỏng.
Mô phỏng được bắt đầu và các phương trình được giải quyết lặp đi lặp lại ở trạng thái ổn định (steady-state) hoặc chuyển tiếp (transient)
Cuối cùng, một bộ xử lý được sử dụng để phân tích và trực quan hóa các kết quả của quá trình được mô phỏng.
Sử dụng phầm mềm ANSYS FLUENT 14.0
2.6.1 Giới thiệu về ANSYS FLUENT 14.0:
ANSYS FLUENT là một chương trình máy tính tiên tiến để mô phỏng dòng chất lỏng, truyền nhiệt và phản ứng hóa học trong các hình học phức tạp
ANSYS FLUENT cung cấp tính linh hoạt trong việc sử dụng lưới hoàn chỉnh để giải quyết các vấn đề về dòng chảy, với khả năng tạo ra các lưới không có cấu trúc dựa trên hình học Các loại lưới được hỗ trợ bao gồm tam giác và tứ giác 2D, tứ diện, lục giác, kim tự tháp, nêm, đa diện, cùng với các lưới hỗn hợp 3D Ngoài ra, ANSYS FLUENT cho phép người dùng tinh chỉnh hoặc tạo lưới theo đặc điểm của dòng chảy.
Quá trình này bao gồm việc thiết lập các điều kiện biên, xác định các thuộc tính của chất lỏng, thực hiện giải pháp, tinh chỉnh lưới, xử lý hậu kỳ và cuối cùng là xem xét kết quả.
ANSYS FLUENT quản lý dữ liệu đầu vào và đầu ra, đồng thời thực hiện lưu trữ và tính toán thông qua một quy trình giải duy nhất trên máy tính Phần mềm này cũng đảm nhiệm việc quản lý giao diện người dùng và các chức năng đồ họa cơ bản Trong quá trình thiết lập mô phỏng trong ANSYS, người dùng cần tuân theo các bước quy trình cơ bản để đảm bảo hiệu quả và chính xác trong kết quả mô phỏng.
Để mô hình hóa hiệu quả, cần xác định các mục tiêu rõ ràng, bao gồm việc thiết lập mô hình vật lý và đánh giá độ chính xác cần thiết Bên cạnh đó, việc xác định điểm bắt đầu và kết thúc của miền tính toán thông qua việc tập hợp điều kiện biên là rất quan trọng Mô hình có thể được đơn giản hóa bằng cách sử dụng đối tượng 2D hoặc đối xứng trục.
ANSYS tối ưu hóa quá trình dựng mô hình và tạo lưới bằng cách sử dụng các mắt lưới không có cấu trúc, giúp giảm thời gian và đơn giản hóa quy trình Bên cạnh đó, lưới có cấu trúc đa khối cho phép điều chỉnh linh hoạt, hỗ trợ giải quyết các trường dòng chảy và mô hình hóa các hình học phức tạp.
Để thiết lập mô hình, trước tiên cần nhập và kiểm tra lưới Tiếp theo, lựa chọn bộ giải số phù hợp, chẳng hạn như dựa trên mật độ hoặc áp suất, đồng thời xác định mô hình vật lý thích hợp như chảy rối, cháy hoặc đa pha Quan trọng không kém là xác định tính chất vật liệu, bao gồm chất lỏng, chất rắn và hỗn hợp Sau đó, cần chọn điều kiện vận hành và quy định điều kiện biên cho tất cả các vùng biên Cuối cùng, khởi tạo giá trị ban đầu, thiết lập các điều khiển bộ giải, cấu hình màn hình hội tụ và khởi tạo trường dòng chảy.
- Tính toán và theo dõi giải pháp:
Các phương trình được giải lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được một giải pháp hội tụ, với số lần lặp cần thiết thường được xác định trước Sự hội tụ xảy ra khi sự thay đổi của các biến qua các lần lặp trở nên không đáng kể và các đặc tính được bảo toàn Độ chính xác của quá trình hội tụ phụ thuộc vào sự phù hợp và chính xác của các mô hình vật lý, độ phân giải lưới, cũng như các thiết lập của vấn đề.
Các công cụ trực quan như mô hình dòng chảy, tách và cắt lớp có thể giải quyết vấn đề hiệu quả Đồng thời, công cụ báo cáo số giúp tính toán các kết quả định lượng như lực, moment, hệ số truyền nhiệt trung bình và thông lượng.
Sau khi kết quả mô phỏng đạt hội tụ, cần tinh chỉnh mô hình vật lý để đảm bảo lựa chọn đúng loại dòng chảy như dòng chảy rối hoặc không ổn định, có chịu lực nén Đồng thời, điều kiện biên cũng cần được kiểm tra tính hợp lý, bao gồm kích thước miền tính toán và giá trị phù hợp Cuối cùng, việc điều chỉnh chất lượng chia lưới sẽ giúp cải thiện độ chính xác của kết quả mô phỏng.
2.6.3 Các hàm cho vùng lưu chất sát bề mặt vách trong ANSYS FLUENT:
Hàm vách tiêu chuẩn, dựa trên nghiên cứu của Launder và Spalding, là phương pháp phổ biến nhất trong các quy trình công nghiệp Phương pháp này giúp xác định vận tốc trung bình một cách hiệu quả.
Trong đó, : hằng số von Kármán (0.4187)
E: hằng số thực nghiệm (9.793) kP: động năng hỗn loạn ở vị trí P gần tường
29 yP: khoảng cách từ vị trí P đến vách à: độ nhớt động học của chất lỏng
Các hàm tường tiêu chuẩn được coi là mặc định trong ANSYS FLUENT và hoạt động hiệu quả cho nhiều loại dòng chảy quanh bề mặt Tuy nhiên, độ tin cậy của chúng giảm khi dòng chảy không tuân theo các điều kiện lý tưởng đã giả định Đặc biệt, khi dòng chảy gần tường chịu áp suất lớn hoặc ở trạng thái không cân bằng, chất lượng kết quả mô phỏng có thể bị ảnh hưởng đáng kể.
2.7.1 Giới thiệu phương pháp Taguchi:
Phương pháp Taguchi là một kỹ thuật thiết kế thí nghiệm nhằm giảm thiểu sự biến đổi trong quy trình sản xuất, với mục tiêu tạo ra sản phẩm chất lượng cao và chi phí thấp Phương pháp này được phát triển bởi Genichi Taguchi, người đã nghiên cứu cách các thông số khác nhau ảnh hưởng đến giá trị trung bình và xác định hiệu suất của quy trình.
Phương pháp thiết kế thử nghiệm của Taguchi sử dụng các bảng trực giao để tổ chức các tham số ảnh hưởng đến quá trình và mức độ thay đổi của chúng Thay vì kiểm tra tất cả các kết hợp như trong thiết kế giai thừa, Taguchi chỉ kiểm tra các cặp kết hợp, giúp thu thập dữ liệu cần thiết để xác định yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng sản phẩm với số lượng thử nghiệm tối thiểu Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn tối ưu hóa nguồn lực.
Phương pháp Taguchi được sử dụng tốt nhất khi có số lượng biến trung gian
(3 đến 50), ít tương tác giữa các biến và khi chỉ một vài biến đóng góp đáng kể
2.7.2 Chọn thông số, mức độ và bảng trực giao:
Các phương pháp thiết kế thí nghiệm cổ điển thường phức tạp và khó áp dụng, yêu cầu thực hiện nhiều thí nghiệm khi số lượng thông số tăng lên Để khắc phục vấn đề này, phương pháp Taguchi sử dụng bảng trực giao đặc biệt, cho phép nghiên cứu toàn bộ không gian tham số chỉ với một số lượng thí nghiệm hạn chế Trong đó, các thông số được xem là yếu tố kiểm soát, bao gồm chiều rộng.
Có 30 kênh với chiều cao kênh và số lượng kênh trên mỗi bộ tản nhiệt, cùng với lưu lượng nước đi qua bộ tản nhiệt Đường kính ống đầu vào và đầu ra của thiết bị cũng được xác định Mỗi tham số này có ba mức khác nhau.
PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG BẰNG ANSYS FLUENT 14.0
Vẽ mô hình mô phỏng trên SOLIDWORKS 15.0
Mô hình được thiết kế bằng phần mềm SOLIDWORKS với kích thước dựa trên các thông số trong bảng ma trận trực giao, nhằm đảm bảo tính chính xác trong quá trình mô phỏng Mô hình bao gồm 6 miền con, được quy định theo đặc tính vật liệu thực tế như trong bảng 3.1, bao gồm: đường ống cấp, đường ống xả, thiết bị tản nhiệt, điện trở nhiệt, đế đặt điện trở và tấm.
Bảng 3.1: Miền thiết bị và vật liệu tương ứng
Tên miền thiết bị Vật liệu Đường ống cấp Nhựa Đường ống xả Nhựa
Bộ tản nhiệt nhôm kết hợp với điện trở nhiệt inox và đế đặt điện trở cùng bộ tản nhiệt nhựa Bakelite, cùng với nắp chặn bộ tản nhiệt nhựa mica, tạo nên một hệ thống tản nhiệt hiệu quả Biên dạng của kênh dẫn được thiết kế bằng công cụ Equation Driven Curve dựa trên phương trình logarithm với các tham số a=1, b=0.75 và θ chạy từ 0 đến 1.2π, cho ra phương trình xt = 1.19 * 2.7183 t * cos(t) và yt = 1.19 * 2.7183 t * sin(t).
Hình 3.1: Bộ tản nhiệt vẽ bằng SOLIDWORKS
Hình 3.2: Thiết bị được dùng cho mô phỏng với 6 miền con.
Mô phỏng các thí nghiệm bằng ANSYS FLUENT 14.0
3.2.1 Xứ lý mô hình dữ liệu đầu vào:
Khi đưa dữ liệu mô hình đã vẽ từ SOLIDWORKS và ANSYS bằng công cụ
Trong Geometry, lệnh Fill được sử dụng để tạo dòng chảy từ đầu vào đến kênh dẫn của bộ tản nhiệt và đến đầu ra của thiết bị Quá trình này liên quan đến việc nhập dữ liệu và tạo dòng chất lỏng Biên dạng và kích thước của chất lỏng sẽ khác nhau trong mỗi thí nghiệm, phụ thuộc vào kích thước và biên dạng của vật chứa chất lỏng.
27 biên dạng chất lỏng khác nhau được tạo ra Một ví dụ của quá trình nhập dữ liệu và tạo dòng chất lỏng được thể hiện ở hình 3.3
Hình 3.3: Kết quả của quá trình nhập dữ liệu vào và tạo dòng chảy bên trong thiết bị
3.2.2 Chia lưới cho mô hình thiết bị:
Chia lưới là yếu tố quan trọng trong mô phỏng kỹ thuật, giúp phân chia hình học phức tạp thành các phần tử đơn giản, từ đó tạo ra các phép xấp xỉ cục bộ cho miền lớn hơn Độ chính xác, độ hội tụ và tốc độ của mô phỏng đều phụ thuộc vào chất lượng lưới Do quá trình chia lưới thường tốn nhiều thời gian, việc sử dụng các công cụ chia lưới hiệu quả và tự động hóa sẽ giúp cải thiện tốc độ và độ chính xác của kết quả mô phỏng.
Công cụ trong ANSYS cho phép chia lưới hiệu quả, với các công cụ Geometry và Mesh có thể được xây dựng thành các mô-đun liên tục hoặc tạo ra một cách độc lập, tách biệt và sau đó liên kết lại với nhau.
Tại thẻ Mesh trong phần Outline, người dùng có thể xem đầy đủ các thông số và điều kiện quy định kiểu lưới cùng mức độ mịn hoặc thô của nó Để lựa chọn phương pháp chia lưới dựa trên hình dạng vật lý của mô hình, hãy chọn CFD trong mục Physics Preference và Fluent trong mục Solver Preference tại thẻ Defaults Ngoài ra, tại thẻ Sizing, hãy chọn On: Proximity and Curvature trong Use Advanced để tối ưu hóa lưới.
Size Function, và Fine trong Relevance Center và Span Angle Center Sau đó chọn
Sử dụng chức năng Generate Mesh trên thanh công cụ để bắt đầu quá trình chia lưới theo các điều kiện đã cài đặt, kết quả được hiển thị trong hình 3.4.
Kết quả chia lưới được thể hiện trong Hình 3.4, cho phép đánh giá chất lượng lưới của mô hình thông qua các thống số quan trọng trong mục Statistics Số lượng phần tử của mô hình được nêu rõ tại mục Elements.
Trong phần Mesh Metric, có 40 chỉ số lưới được trình bày, mỗi chỉ số sẽ cho ra các giá trị khác nhau tùy theo từng tùy chọn cụ thể, bao gồm giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình và độ lệch so với tiêu chuẩn Những chỉ số tiêu biểu nhất được sử dụng để đánh giá chất lượng của lưới bao gồm:
Element Quality là chỉ số chất lượng được tính cho từng phần tử của mô hình
Chỉ số chất lượng của một phần tử không bao gồm các phần tử đường và điểm, nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Chỉ số này được xác định dựa trên tỷ lệ giữa khối lượng và độ dài cạnh của phần tử Giá trị 1 tương ứng với khối lập phương có biên dạng hoàn hảo, trong khi giá trị 0 chỉ ra phần tử có khối lượng bằng không hoặc âm Hệ số chất lượng của mô hình đang được mô phỏng đạt giá trị cao, như thể hiện trong hình 3.5.
Hình 3.5: Hệ số chất lượng cho từng phần tử của mô hình
Tỉ lệ khung (Aspect Ratio) thể hiện mối quan hệ giữa chiều dài và chiều rộng của các phần tử trong lưới, với tỉ số tối ưu là 1, bất kể hình dạng là tam giác hay vuông Hình 3.6 minh họa tỉ lệ khung là 1 và 20, trong khi hình 3.7 cho thấy tỉ lệ khung của các phần tử trong mô hình lưới.
Hình 3.6: tỉ lệ khung là 1 và 20 của biên dạng hình tam giác và hình vuông
Hình 3.7: tỉ lệ khung của các phần tử trong lưới của mô hình
Skewness là thước đo quan trọng đánh giá chất lượng lưới, phản ánh mức độ lệch của hình dạng phần tử lưới so với hình dạng chuẩn Giá trị 0 cho thấy phần tử lưới có các cạnh đều nhau, đạt trạng thái lý tưởng, trong khi giá trị 1 biểu thị phần tử lưới có các cạnh hoàn toàn lệch, đây là trường hợp có chất lượng kém nhất.
Các mặt và ô có độ lệch cao có thể gây ra sai số trong mô phỏng, vì các phương trình giải quyết giả định rằng các ô tương đối bằng nhau Giá trị độ lệch và mức độ đánh giá chất lượng của các ô được trình bày trong bảng 3.2 Hình 3.8 minh họa các giá trị độ lệch của các phần tử trong lưới.
Bảng 3.2: Giá trị hệ số Skewness và mức độ chất lượng tương ứng
Giá trị của hệ số Skewness Chất lượng
Hình 3.8: Giá trị độ lệch của các phần tử trong lưới của mô hình thể hiện chất lượng lưới ở mức rất tốt
3.2.3 Thiệt lập dữ liệu đầu vào, điều kiện biên và tiến hành mô phỏng: Sau khi hoàn thành việc chia lưới và tạo thêm công cụ Fluent để thiết lập dữ liệu và điều kiện cho việc mô phỏng, đây là bước quan trọng nhất của
Để thực hiện việc mô phỏng, nhấp chuột phải vào mục Setup và chọn Edit để mở cửa sổ Fluent Tại tab General, chọn Check trong khung Mesh để kiểm tra dữ liệu từ các bước xử lý trước; nếu có lỗi trong mô hình, hệ thống sẽ thông báo tại đây, giúp tránh mất thời gian và sai lệch kết quả khi mô phỏng Trong khung Solver, chọn Pressure-Base cho mục Type, Absolute cho mục Velocity Formulation và Steady cho mục Time.
Để mô phỏng dòng lưu chất, hãy chọn Gravity với giá trị -9.81 tại trục Y, vì dòng lưu chất đi vào có phương song song và hướng ngược chiều với trục Y Điều này dẫn đến việc lưu chất đầu vào chịu tác động của gia tốc trọng trường với dấu âm, như thể hiện trong hình 3.9.
Hình 3.9: Tùy chọn ở tab General Ở Tab Models kích hoạt Energy Equation trong mục Energy Ở mục Viscous chọn model Realizable k-epsilon (2 eqn) kèm Standard Wall Functions như hình 3.10
In the FLUENT software, navigate to the Materials tab and select Create/Edit Click on the FLUENT Database option, choose fluid under Material Type, and then select water-liquid (H2O) from the FLUENT Fluid category to configure the flow settings for your model.
Materials và nhấm Copy > Close Kết quả có được đặc tính của dòng lưu chất là nước và rắn là nhôm như hình 3.11
Hình 3.11: quy định đặc tính vật liệu cho mô hình
Phân tích kết quả mô phỏng bằng phương pháp Taguchi thông qua phần mềm Minitab
Sau khi thu thập dữ liệu từ quá trình mô phỏng thí nghiệm với 81 mô hình theo dữ liệu trong bảng trực giao, chúng tôi đã sử dụng phần mềm Minitab để phân tích Mục tiêu là tìm ra phiên bản tối ưu dựa trên các thông số và mức độ ban đầu đã được xác định.
Giá trị F và P trong bảng 3.3 được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các thông số đầu vào và giá trị phản hồi, với mức ý nghĩa 0,05 được chọn để xác định mối quan hệ đáng kể cho mỗi mô hình Trong thiết kế bộ tản nhiệt kênh Micro theo phương trình logarithm, chiều cao của kênh và số lượng kênh là hai thông số có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất thiết bị (P-Value lần lượt là 0.012 và 0.007, nhỏ hơn 0.05), trong khi các thông số khác có ảnh hưởng ít hơn.
Bảng 3.3: phân tích sự ảnh hưởng của các thông số
The analysis of variance (ANOVA) results indicate that the regression model is statistically significant, with an F-value of 4.00 and a P-value of 0.009 Among the individual factors, the height of the channel (A) shows a significant effect with an F-value of 7.66 and a P-value of 0.012 The number of channels (C) also has a significant impact, evidenced by an F-value of 9.14 and a P-value of 0.007 Conversely, the width of the channel (B), flow rate into the heat exchanger (D), and dimensions of the inlet (E) and outlet piping (F) do not demonstrate significant effects, with P-values of 0.135, 0.057, 0.465, and 0.743, respectively The error term accounts for a total of 1.20454 with 20 degrees of freedom.
Hình 3.19: biểu đồ hiệu ứng trung bình của tỷ lệ Signal - Noise
Việc đánh giá biểu đồ hiệu ứng trung bình của tỷ lệ Signal-Noise đối với tản nhiệt kênh micro theo chuỗi logarithm cho thấy rằng phiên bản tối ưu của mô hình là A3B3C3D1E1F1.
Mô hình tối ưu có các thông số cụ thể như sau: chiều cao kênh là 0,9 mm (A3), chiều rộng kênh cũng là 0,9 mm (B3), với tổng số kênh là 10 Kích thước đường ống đầu vào là 9 mm và kích thước đường ống đầu ra là 4 mm Biên dạng và kích thước của bộ tản nhiệt được minh họa trong hình 3.19, 3.20 và 3.21.
Việc gia công lắp đặt thiết bị thí nghiệm với các thông số đã xác định sẽ giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí cho quá trình nghiên cứu.
Hình 3.20: Mô hình tối ưu của bộ tản nhiệt kênh micro theo chuỗi Logarithm
Hình 3.21: Kích thước của bộ tản nhiệt kênh micro theo mô hình tối ưu
Hình 3.22: Chiều cao và chiều rộng kênh dẫn của bộ tản nhiệt kênh micro theo mô hình tối ưu.
Mô phỏng mô hình tối ưu bằng ANSYS FLUENT 14.0
Sau khi hoàn thiện thiết kế mô hình tối ưu cho bộ tản nhiệt kênh micro, chúng tôi tiến hành mô phỏng quá trình truyền nhiệt của phiên bản này Quá trình mô phỏng được thực hiện theo trình tự tương tự như các mô phỏng trước, với 5 giá trị ngẫu nhiên (hàm Random Distribution) như đã thể hiện trong bảng 3.4.
Sau khi thực hiện mô phỏng và thu thập dữ liệu, kết quả được trình bày trong bảng 3.4 Ngoài việc nghiên cứu dựa trên mô phỏng số, chúng tôi sẽ tiếp tục thực hiện mô hình thực nghiệm với các thông số kỹ thuật phù hợp, đảm bảo đúng theo dữ liệu của mô hình bộ tản nhiệt tối ưu và thông tin trong bảng 3.4.
Bảng 3.4: Kết quả mô phỏng của mô hình tối ưu
Vận tốc (m/s) Đường kính đầu vào (mm) Đường kính đầu vào (mm)
Nhiệt độ đầu ra ( o K) Áp suất đầu vào (Pa)
