本项目的对象为企业方用于冷却汽车电机的铝制板翅片式换热器。换热器原结构油路和水路中均添加翅片以强化绕流和换热，却损失了压降和成本。本项目基于人工神经网络构建代理模型，使用差分进化算法优化椭圆形凸胞结构，取消了原结构水路翅片设计。使用Fluent软件对原结构和优化后的结构进行热流仿真，建立与实验结果符合的仿真范式，输出压降、换热功率和场变量云图等结果，并基于场协同理论分析优化前后换热器局部和整体的场协同性。

企业方希望取消现有水路中成本昂贵的翅片设计，研究目标包括：

1)    新设计产品的换热功率相对于原产品不降低，新设计产品的总体压降相对于原产品不增加。

2)    设计的结构需要具有可冲压性和规律性，便于复制到不同的产品设计中。

3)    产品的长宽尺寸和油水孔的大小及位置不变动，新设计产品的总体高度相对于原产品不增加。

4)    水路层数不超过7层，水路层高不低于1.1mm，油路的层数不变。

5)    仿真结果符合已有结果。

6)    优化结构经过企业评估，结构强度在压力值上的衰减和总成本满足企业要求。

1)    建立了局部椭圆结构的参数化仿真流程

2)    建立了基于人工神经网络和二次多项式的代理模型，误差在可以接受范围内

3)    建立了差分进化算法，优化获得了最优的设计结果

4)  分析了凸胞局部的流动结构，参数对压降和换热的影响以及参数对流动结构的影响，便于后期进一步的优化设计

5)    建立了基于Fluent的热流仿真范式，验证网格无关性和数值模拟方法的可靠性

6） 输出原结构和优化后各工况下压降与换热结果，以及速度场、压强场和温度场云图

7） 根据场协同理论计算输出各截面场协同角云图和均值，结合局部流动形态和换热分析优化效果