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模仿身体的循环系统,以便更有效地冷却汽车,飞机和电脑

时间:2021-08-20 19:52:09 来源:

Drexel大学研究人员的计划设计了人类微血管结构的材料。

在夏季热量期间让我们凉爽的静脉网络具有启发工程师创造新的热管理系统。但是,以表单或功能复制循环系统,并不容易任务。最近,德雷塞尔大学和北卡罗来纳州立大学的一支研究人员创造了一个计算平台,这可能是模仿身体进化优化冷却系统的关键。微血管动物

在一项研究中发表的热门和大规模转移杂志,博士·纳贾非洲,博士,德塞尔工程学院教授,​​以及他的教师协作者,杰森·帕特里克,博士,博士,北卡罗来纳州立大学报告了他们的计算技术开发的可以迅速生产用于3D印刷碳纤维复合材料的设计,内部脉管系统优化用于主动冷却。

“当你变热时,身体向循环系统发出一个信号,以将更多的血液泵送到皮肤表面 - 这就是为什么我们有时会在脸上变红”Najafi说。“这是一种自然的方法,用于消散很好的热量,科学家和工程师已经尝试多年来在机械冷却系统中复制,如将汽车和计算机免于过热的那样。”

Najafi和Patrick的最新文件描述了一个集成的平台来设计和创造可以做到这一点的生物悬浮的微血管复合材料。

来自Drexel University的研究人员创建了一个程序,可优化可用于冷却技术的材料的微血管配置,这些材料耗尽热像电脑和汽车的技术。

在几分钟内,他们的计算机程序,短路用于混合拓扑/形状优化,可以产生血管网络的示意图,其具有微容量的理想形状,尺寸和分布,以通过液体循环主动冷却材料 - a采取母亲自然的伎俩超过一些进化周期来完美。

目前正在开发微血管纤维复合材料,以将所有内容从电动车辆冷却到下一代飞机,在那里越来越高的性能正在转动它们产生的热量。

“这些现代材料可以彻底改变从超音速空间车辆到电动汽车甚至超级计算机冷却系统的电池包装的所有内容。帕特里克说,随着事项移动更快,能量输出和计算能力继续增加,产生了巨大的热量,需要新的冷却方法。““灵感来自生物体中的循环系统,内部微脉管系统为合成材料的热调节提供了有效的方法。”

根据伊利诺伊州Urbana-Champaign大学的学术职业发展微血管材料的学术职业自我愈合,活跃的冷却和超越。

使用它们的混合拓扑/形状优化程序 - 杂货波 - Drexel大学研究人员可以设计冷却材料,从身体的循环系统中汲取灵感,针对任何表面或功能进行了优化。(在这里研究了研究人员Ahmad Najafi,博士学位;和德雷塞尔大学的Reza Pejman。)

其最近的研究推力的一部分是更换更多的传统金属系统,通过水或空气转移热量。虽然这是一个可靠的解决方案,但是任何携带空调窗口单元的人都会肯定会理解为什么不同的冷却系统将改善任何试图减轻重量的车辆或部件。

“微血管复合材料提供了许多优于现有的液体和空气冷却系统的优点,主要是具有可比强度的更轻,但它们也非常耐用 - 如果您考虑过腐蚀对金属组件的普遍效果,那么很重要,”Najafi悲伤。“如果你认为这些因素中的这些因素,很容易明白为什么他们正在航空航天,汽车和能源领域寻求。”

为了将优化方法置于测试中,研究人员使用3D打印设计和构建了微血管碳纤维复合材料,并从事事先研究测试其冷却能力。将碳复合材料加热至最高温度后,通过每个血管网络泵送液体冷却剂(类似于您的汽车中的一个)以开始冷却过程。

Hytops优化的碳复合材料不仅冷却,而且在表面温度分布方面更均匀,并且能够比参考设计更快地冷却。

除了优化材料的卓越性能外,Hytops方法的优点是它自动计算变化对通道的直径和布置的影响,以及它们彼此连接。考虑到系统的材料化妆和整体几何形状进行冷却,以及相应的传热特性。与制造过程相关的参数中的因素,因此最终设计是一种现实的微血管材料,可以通过3D印刷或其他可访问的制造方法进行。

“几乎不可能再现自然微血管的整体复杂性,但我们的程序允许大量优化输入,并考虑制造参数以确保设计实际上可以构建,”Najafi说。

协作团队打算使用Hytops方法来探索微血管复合材料的其他有趣和跨性思考,包括结构力学和电磁。

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参考:“BioInspired微血管复合材料的梯度杂交拓扑/形状优化”,Sherif H. aboubakr,William H.Martin,Urmi Devi,Marcus Huai Yik Tan,Jason F. Patrick和Ahmad R.najafi,2019年9月12日,国际热量和质量转移杂志。我:
10.1016 / j.ijheatmasstransfer.2019.118606.

这项工作由Drexel University和科学研究空军办公室资助。除了来自Drexel的雷扎·佩吉曼·雷扎·佩吉曼(Reza Pejman)除了来自北卡罗来纳州立大学的德雷塞尔和Sherif H. aboubakr,威廉H.Martin和Urmi Devi;来自伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟大学的Marcus Hwai Tik Tan也有助于这项研究。


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