Bu çalışma, eklemeli imalatla üretilebilen üçlü periyodik minimal yüzeyli (TPMS) kompakt ısı eşanjörlerinde iç yüzey alanının daha etkili kullanılmasını amaçlamaktadır. Araştırmacılar, saptırıcıları yalnızca türbülansı artıran engeller olarak değil; sıcak ve soğuk akışları düşük dirençli kısa yollardan uzaklaştıran, durgun bölgeleri azaltan ve iki akışın ortak TPMS duvarı üzerindeki karşılaşmasını düzenleyen akış yönetim elemanları olarak ele almıştır.

Önerilen iki seviyeli optimizasyon yönteminde dış döngü, izin verilen basınç kaybına uygun bir temsilî akış yolu uzunluğu aramaktadır. İç döngü ise yol uzunluğu, girişe yakın dönüşler, kanal genişliği düzenliliği, ölü bölgeler ve sıcak-soğuk karşı akış uyumu hakkında hesaplanması ucuz fiziksel ön bilgiler kullanarak genetik algoritmayı yönlendirmektedir. Yüksek maliyetli COMSOL CFD analizleri bütün adayları taramak için değil, ön elemeden geçen az sayıdaki tasarımın basınç kaybını doğrulamak ve ısı transferini sıralamak için kullanılmaktadır.

Temsilî P tipi, 1 m/s giriş hızlı ve 20 kPa basınç kaybı sınırlı durumda önerilen yöntem, yalnızca 10 CFD değerlendirmesiyle 37,96 W ısı transferine ulaşmıştır. Aynı sınır altında doğrudan CFD ile çalışan geleneksel genetik algoritma yaklaşık 100 değerlendirmeyle 28,97 W, saptırıcısız TPMS çekirdek ise 21,63 W üretmiştir. Böylece önerilen tasarım saptırıcısız referansa göre %75,5, doğrudan genetik algoritmanın en iyi uygulanabilir sonucuna göre yaklaşık %31 daha yüksek ısı transferi sağlamıştır.

Altı farklı TPMS yapısı ve çalışma koşulunda, basınç kaybı sınırını sağlayan en iyi tasarımların saptırıcısız eşdeğerlerine göre ısı transferi artışı %24,4 ile %78,6 arasında değişmiştir. Ancak yalnızca temsilî 20 kPa P tipi durumda doğrudan genetik algoritmayla tam kontrollü karşılaştırma yapılmıştır. Sonuçlar sayısal simülasyona dayanmaktadır; eklemeli imalatla üretilmiş prototip, deneysel ısı eşanjörü testi, yüzey pürüzlülüğü, kirlenme, üretim toleransı ve yapısal dayanım doğrulaması bulunmamaktadır.

TPMS ısı eşanjörlerinde büyük yüzey alanı neden tek başına yeterli değildir?

Üçlü periyodik minimal yüzeyler, uzayda üç yönde tekrar eden, düzgün eğriliğe sahip ve birbirine temas etmeyen iki akış ağı oluşturan geometrilerdir. Bu özellikler TPMS yapılarını yüksek yüzey alanı yoğunluğu, kesintisiz akış kanalları ve eklemeli imalata uygun karmaşık geometrileri nedeniyle kompakt ısı eşanjörleri için çekici hâle getirmektedir.

Bununla birlikte toplam iç yüzey alanının büyük olması, bu yüzeyin tamamının ısı transferine etkin biçimde katıldığı anlamına gelmez. İki bağlantılı açık kanal ağı içinde akışkan, girişten çıkışa en düşük dirençli yolu tercih edebilir. Bu durumda bazı bölgelerde yüksek hızlı kısa devre yolları oluşurken başka bölgelerde düşük hız, yetersiz besleme veya durgunluk görülebilir. Isı eşanjörünün fiziksel olarak mevcut yüzeyi, akış tarafından yeterince süpürülmediği için termal olarak zayıf kullanılabilir.

Çalışmanın Şekil 1 karşılaştırması bu mekanizmayı açıkça göstermektedir. Saptırıcısız yapıda akış çizgileri giriş ile çıkış arasında belirli koridorlarda yoğunlaşmakta, çekirdeğin geniş bölümleri düşük hızda kalmaktadır. Saptırıcılar eklendiğinde sıcak ve soğuk akışların yolları uzamakta, akış çekirdeğin farklı kesimlerine yönelmekte ve düşük hızlı bölgelerin bir bölümü yeniden etkinleşmektedir.

Saptırıcıların geleneksel ısı eşanjörlerinden farklı rolü

Gövde-boru tipi ısı eşanjörlerinde saptırıcılar çoğunlukla akışı çapraz yönlendirmek, türbülansı yükseltmek ve sınır tabakayı bozmak için kullanılır. TPMS kanallarında ise akışkan birbirine bağlı gözenekler arasında farklı rotalara geçebildiğinden saptırıcının temel görevi doğrudan türbülans üretmekten çok akış yolunu yönetmektir.

Araştırmacıların yaklaşımında bir saptırıcı şu görevleri yerine getirmektedir:

• Giriş ile çıkış arasındaki aşırı kısa ve düşük dirençli yolları engellemek,
• Akışı yeterince kullanılmayan TPMS bölgelerine yönlendirmek,
• Yerel daralma ve genişlemelerin aşırılaşmasını önlemek,
• Akışın girişe yakın keskin dönüşlerle gereksiz basınç kaybetmesini azaltmak,
• Sıcak ve soğuk akışların ortak duvar boyunca karşı akış düzenine daha uygun ilerlemesini sağlamak,
• Belirli bir pompalama gücü veya basınç kaybı sınırı içinde daha fazla yüzeyi termal olarak etkinleştirmek.

Temel optimizasyon problemi nasıl tanımlanmıştır?

Soğuk ve sıcak taraftaki saptırıcı düzenleri sırasıyla \(B^c\) ve \(B^h\) ile gösterilmektedir. Amaç, basınç kaybı üst sınırını aşmadan CFD ile hesaplanan ısı transferini en yüksek düzeye çıkarmaktır:

\[ \max_{B^c,B^h} J_{\mathrm{CFD}}\left(B^c,B^h\right) \quad \text{koşuluyla} \quad \max\left(\Delta p_c,\Delta p_h\right)\leq\Delta p_{\max} \]

Burada \(J_{\mathrm{CFD}}\), tam akış ve ısı transferi çözümünden elde edilen termal amaç fonksiyonunu; \(\Delta p_c\) ve \(\Delta p_h\), soğuk ve sıcak taraftaki basınç kayıplarını; \(\Delta p_{\max}\) ise her iki akış devresi için izin verilen en yüksek basınç kaybını ifade etmektedir.

Çalışmada nihai seçim ölçütü, iki tarafta hesaplanan ısı transferlerinin ortalamasıdır:

\[ Q=\frac{Q_c+Q_h}{2} \]

\(Q_c\) ve \(Q_h\), sırasıyla soğuk ve sıcak akış tarafından hesaplanan ısı transferi değerleridir. Dış yüzeylerin adyabatik olduğu kararlı hâl çözümünde bu iki değerin birbirine yakın olması beklenmektedir. Aralarındaki küçük fark, sayısal enerji dengesi kalıntısını yansıtmaktadır.

Basınç kaybı neden hidrolik bütçe olarak yorumlanmıştır?

Bütün karşılaştırmalarda hacimsel debiler sabit tutulmuştur. Tek bir akış devresinin pompalama gücü şu bağıntıyla ifade edilmektedir:

\[ W_p=\frac{\Delta p\,\dot{V}}{\eta_p} \]

Burada \(W_p\), gerekli pompalama gücünü; \(\Delta p\), basınç kaybını; \(\dot{V}\), hacimsel debiyi ve \(\eta_p\), pompa verimini göstermektedir. Debi ve pompa verimi sabit olduğunda basınç kaybını sınırlamak, izin verilen pompalama gücüne bir üst sınır koymakla eşdeğerdir.

İki akış devresinin toplam pompalama gücü şu biçimdedir:

\[ W_{p,\mathrm{toplam}}=\frac{\Delta p_c\dot{V}_c}{\eta_c}+\frac{\Delta p_h\dot{V}_h}{\eta_h} \]

Bu nedenle araştırma, basınç kaybını dikkate almadan mümkün olan en yüksek ısı transferini aramamaktadır. Asıl soru, belirlenen hidrolik izin içinde ne kadar yararlı termal kapasite elde edilebileceğidir.

Ancak bütün tasarımların gerçek pompalama gücü birbirine eşit değildir. Basınç kaybı sınırı yalnızca ortak bir üst hidrolik izin tanımlar. Bazı tasarımlar bu iznin küçük bir bölümünü, bazıları ise sınırın neredeyse tamamını kullanmaktadır.

Saptırıcı geometrisi sayısal olarak nasıl temsil edilmiştir?

Her akış kanalı yapılandırılmış Kartezyen hücrelerden oluşan bir ızgaraya ayrılmıştır. Yatay ve dikey hücre sınırlarında saptırıcı bulunup bulunmadığı ikili matrislerle gösterilmiştir:

\[ B^Q=\left(B^{H,Q},B^{V,Q}\right) \]

\[ B^{H,Q}\in\{0,1\}^{N_x\times(N_y+1)}, \qquad B^{V,Q}\in\{0,1\}^{(N_x+1)\times N_y} \]

\(Q\), soğuk veya sıcak kanalı; \(B^{H,Q}\), yatay saptırıcı parçalarını; \(B^{V,Q}\), dikey saptırıcı parçalarını temsil etmektedir. Bir değerinin bulunması ilgili sınırda saptırıcı olduğunu, sıfır ise geçişin açık olduğunu göstermektedir.

Bu duvar düzeninden, akışkanın erişebildiği hücreleri gösteren \(C^Q\) erişilebilirlik alanı oluşturulmuştur. Açık hücreler bir grafın düğümleri, aralarında saptırıcı olmayan komşu hücreler ise grafın kenarları olarak tanımlanmıştır. Böylece her saptırıcı düzeni, girişten çıkışa ulaşılabilir yolları bulunan bir bağlantı problemine dönüştürülmüştür.

İki seviyeli optimizasyon neden kullanılmıştır?

Her genetik algoritma adayının doğrudan tam CFD ile çözülmesi çok yüksek hesaplama maliyeti oluşturur. Çalışma bu sorunu, görevleri dış ve iç döngü arasında ayırarak çözmeye çalışmıştır.

Dış döngü: basınç sınırına uygun yol uzunluğunu bulma

Dış döngü, \(L_{\mathrm{tar}}\) ile gösterilen hedef temsilî yol uzunluğunu ikili aramayla ayarlamaktadır. Akış yolu uzadıkça hidrolik direncin genellikle yükselmesi beklendiği için yol uzunluğu, basınç kaybının ucuz hesaplanabilen bir yaklaşık kontrol değişkeni olarak kullanılmıştır.

Her deneme yol uzunluğunda iç optimizasyon bir aday düzen üretmekte, aday COMSOL ile çözülmekte ve iki taraftaki en yüksek basınç kaybı sınırla karşılaştırılmaktadır. Aday sınırın altında kalırsa daha uzun bir yol denenmekte; sınırı aşarsa yol kısaltılmaktadır. Alt ve üst yol sınırları arasındaki fark bir ızgara biriminin altına indiğinde kabul edilebilir hedef uzunluk belirlenmektedir.

İç döngü: belirlenen uzunluk için saptırıcı yerleşimini bulma

İç döngü, soğuk ve sıcak taraftaki saptırıcıları genetik algoritmayla aramaktadır. Ancak adayları CFD ile değil; akışın fiziksel olarak nasıl davranması gerektiğini yaklaşık biçimde temsil eden beş ön bilgiyle puanlamaktadır. Böylece çok sayıda geometrik aday hızlı biçimde elenmekte, CFD yalnızca umut verici küçük bir aday kümesine uygulanmaktadır.

Çalışmanın Şekil 2 iş akışında ilk olarak basınç kaybı sınırı ve giriş-çıkış koşulları tanımlanmakta, ardından dış döngü hedef yol uzunluğunu ikili aramayla güncellemektedir. İç genetik algoritma her hedef için sıcak ve soğuk tarafta aday saptırıcı düzenleri üretmekte; son hedef uzunlukta en iyi beş tasarım tam CFD ile doğrulanarak nihai düzen seçilmektedir.

Temsilî akış yolu nasıl çıkarılmıştır?

Her kanalda erişilebilir hücrelerden oluşan graf üzerinde giriş ile çıkış arasındaki en kısa yol belirlenmiştir. Aynı uzunlukta birden fazla yol varsa en az dönüş yapan yol seçilmiştir:

\[ P^Q=\left(p^Q_1,p^Q_2,\ldots,p^Q_{n_Q}\right), \qquad p^Q_1=s^Q,\quad p^Q_{n_Q}=t^Q \]

Burada \(P^Q\), temsilî yolu; \(p^Q_m\), yol üzerindeki hücre merkezini; \(s^Q\) ve \(t^Q\), giriş ve çıkış düğümlerini göstermektedir. Izgara kenarı sayısı cinsinden yol uzunluğu şöyledir:

\[ L(P^Q)=n_Q-1 \]

Yol çıkarılmadan önce giriş-çıkış bağlantısını veya yerel genişliği değiştirmeyen gereksiz duvar parçaları kaldırılmıştır. Bu işlem, fiziksel akışı etkilemeyen saptırıcıların genetik algoritma tarafından avantajlıymış gibi değerlendirilmesini önlemeyi amaçlamaktadır.

Akış ön bilgileri hangi fiziksel sorunları temsil etmektedir?

1. Hedef yol uzunluğuna uyum

Temsilî yolun dış döngüden gelen hedefe ne kadar yakın olduğu şu ceza ile ölçülmektedir:

\[ f^Q_{\mathrm{uzunluk}}=\left|L(P^Q)-L_{\mathrm{tar}}\right| \]

Yol çok kısa kalırsa akış çekirdeğin yeterli bölümünü kullanmayabilir. Aşırı uzun yol ise basınç kaybını yükseltebilir. Bu terim, saptırıcıların hidrolik bütçeye uygun bir rota oluşturmasını sağlamaya çalışmaktadır.

2. Giriş ağırlıklı dönüş cezası

Akış yolundaki her yön değişimi yerel kayıp oluşturabilir. Çalışmada girişe yakın dönüşlere daha yüksek ağırlık verilmiştir:

\[ w_{\mathrm{konum}}(i)=1-\frac{i}{n_Q} \]

\(i\), dönüşün yol üzerindeki yerini; \(n_Q\), yolun toplam düğüm sayısını göstermektedir. Girişe yakın bir dönüş, aşağı akış bölgesinin tamamını etkileyebileceği için çıkışa yakın bir dönüşten daha ağır cezalandırılmaktadır. Birbirine çok yakın keskin dönüşler de uzun düz kesimlerden sonra gelen tekil dönüşlerden daha yüksek ceza almaktadır.

3. Kanal genişliği düzenliliği

Temsilî yol boyunca yerel kanal genişlikleri ölçülmüş ve değişkenlik katsayısı hesaplanmıştır:

\[ CV_w^Q=\frac{\operatorname{std}\left(\{w_m^Q\}\right)}{\operatorname{mean}\left(\{w_m^Q\}\right)} \]

\(w_m^Q\), yolun ilgili noktasında akış yönüne dik doğrultuda ölçülen erişilebilir kanal genişliğidir. Genişliğin sık sık daralıp genişlemesi akış dağılımını bozabilir ve yerel basınç kayıpları oluşturabilir. Küçük değişkenlik katsayısı daha düzenli bir kanal yapısını temsil etmektedir.

4. Ölü bölge ve gereksiz yan yol cezası

Her erişilebilir hücre için girişten hücreye ve hücreden çıkışa olan en kısa mesafelerin toplamı hesaplanmıştır. Bu toplam, doğrudan en kısa giriş-çıkış yolundan ne kadar uzunsa hücre o kadar verimsiz bir yan rota olarak değerlendirilmiştir:

\[ s^Q_{r,c}=d^Q_{\mathrm{giriş},r,c}+d^Q_{\mathrm{çıkış},r,c}-L^Q_{\mathrm{kısa}} \]

En kısa rota üzerinde bulunan hücrelerin fazlalık değeri sıfırdır. Ulaşılabilir fakat uzun bir sapma gerektiren hücreler pozitif ceza alır. Bağlantısız hücrelere ise en kısa yol uzunluğunun on katı büyüklüğünde ağır bir ceza uygulanmıştır. Kanal düzeyi ölü bölge ölçütü bütün erişilebilir hücrelerin ortalamasıdır.

5. Sıcak-soğuk karşı akış eşleşmesi

İdeal karşı akışta sıcak akışın girişine yakın bir bölge, soğuk akışın çıkışına; sıcak akışın çıkışına yakın bölge ise soğuk akışın girişine karşılık gelmelidir. Çalışma, iki kanaldaki normalize edilmiş giriş mesafelerinin toplamının bire yakın olmasını hedeflemektedir:

\[ \frac{d^c_{r,c}}{L_c}+\frac{d^h_{r,c}}{L_h}\approx1 \]

Bu eşleşmeden sapma, bütün ortak erişilebilir hücreler üzerinde ölçülerek \(f_{\mathrm{cf}}\) karşı akış cezasına dönüştürülmüştür. Böylece yöntem yalnızca soğuk ve sıcak kanalları ayrı ayrı düzenlememekte; iki akışın ortak TPMS duvarı boyunca termal olarak uygun konumlarda karşılaşmasını da değerlendirmektedir.

Birleştirilmiş ön bilgi amacı

Tek bir kanal için yol uzunluğu, dönüş, genişlik ve ölü bölge ölçütleri ağırlıklı olarak birleştirilmiştir:

\[ f^Q_{\mathrm{tek}}=\lambda_{\mathrm{uzunluk}}\frac{f^Q_{\mathrm{uzunluk}}}{L^Q_{\mathrm{kısa}}}+\lambda_{\mathrm{dönüş}}f^Q_{\mathrm{dönüş}}+\lambda_{\mathrm{genişlik}}f^Q_{\mathrm{genişlik}}+\lambda_{\mathrm{ölü}}\frac{f^Q_{\mathrm{ölü}}}{L^Q_{\mathrm{kısa}}} \]

Soğuk ve sıcak kanalların ortak amaç fonksiyonu şöyledir:

\[ F(B^c,B^h;L_{\mathrm{tar}})=f^c_{\mathrm{tek}}+f^h_{\mathrm{tek}}+\lambda_{\mathrm{cf}}f_{\mathrm{cf}} \]

\(\lambda\) katsayıları farklı ön bilgilerin göreli önemini belirlemektedir. Ancak bu katsayıların sayısal değerleri çalışmada bildirilmemiştir. Bu eksiklik, algoritmanın bağımsız olarak aynı ayarlarla yeniden uygulanmasını güçleştirmektedir.

Ayrıca denklemler \(F\)'yi ceza terimlerinin toplamı olarak kurduğu ve daha düşük değerlerin daha iyi olduğunu açıkladığı hâlde, dönüşümlü genetik algoritma bölümünde \(F\)'nin “en yükseğe çıkarıldığı” yazılmıştır. Açıklanmayan bir uygunluk dönüşümü kullanılmadıysa bu ifade amaç yönü bakımından yöntemsel bir tutarsızlıktır.

Genetik algoritma nasıl çalıştırılmıştır?

Soğuk ve sıcak taraftaki bütün ikili saptırıcı değişkenlerinin aynı anda optimize edilmesi yüksek boyutlu bir kombinatoryal problem oluşturmaktadır. Araştırmacılar bu nedenle dönüşümlü optimizasyon kullanmıştır:

1. Sıcak taraf sabit tutulurken soğuk taraftaki saptırıcılar optimize edilmiştir.
2. Güncellenmiş soğuk taraf sabitlenerek sıcak taraftaki saptırıcılar optimize edilmiştir.
3. İki taraf karşı akış eşleşmesi üzerinden birbirine uyum sağlayıncaya kadar bu işlem tekrarlanmıştır.

Her tek taraflı genetik algoritma aşamasında 100 bireylik popülasyon ve 200 nesil kullanılmıştır. Ebeveynler turnuva seçimiyle belirlenmiş, çaprazlama uygulanmış ve her ikili duvar değişkeni bağımsız olarak 0,05 mutasyon olasılığıyla değiştirilmiştir. En iyi birey elitizmle korunmuştur.

Çaprazlama ve mutasyondan sonra adaylara onarım işlemi uygulanmıştır. Bu işlem bağlantısız veya havada kalan engel düzenlerini kaldırmış, giriş-çıkış bağlantısını yeniden sağlamış ve temsilî yol uzunluğunu dış döngünün hedef değerine yaklaştırmıştır. Yalnızca onarılmış ve bağlantı koşullarını sağlayan adaylar ön bilgi amacıyla puanlanmıştır.

CFD modeli ve sınır koşulları

Tam akış ve ısı transferi doğrulaması COMSOL Multiphysics 6.4 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Model, paslanmaz çelik TPMS katısı ile iki karşı akışlı su devresi arasındaki birleşik ısı transferini çözmektedir.

• Akış kararlı ve sıkıştırılamaz kabul edilmiştir.
• Navier-Stokes ve enerji denklemleri birlikte çözülmüştür.
• Soğuk akış giriş sıcaklığı 293 K, sıcak akış giriş sıcaklığı 353 K olarak sabitlenmiştir.
• Girişlerde hız, çıkışlarda basınç sınır koşulu kullanılmıştır.
• Akışkan-katı ara yüzlerinde kaymama, sıcaklık sürekliliği ve ısı akısı sürekliliği uygulanmıştır.
• Dış duvarlar ısıl olarak yalıtılmış kabul edilmiştir.
• Bütün yöntemler aynı ağ, sınır koşulları, çözücü ayarları ve son işlem yöntemiyle karşılaştırılmıştır.

Ağ bağımsızlığı kontrolü

Ağ duyarlılığı, G tipi, 2 m/s hızlı, derinlik 1 ve 60 kPa hedefli nihai saptırıcılı tasarımda incelenmiştir. COMSOL’un Normal, Extra fine ve Extremely fine ağları karşılaştırılmıştır.

Extra fine ile Extremely fine ağları arasında ısı transferi farkı yalnızca %0,18, iki taraftaki toplam basınç kaybı farkı yaklaşık %1,05 olmuştur. Araştırmacılar daha yüksek hesaplama maliyetinden kaçınmak amacıyla bütün sonraki analizlerde Extra fine ağı kullanmıştır.

Temsilî 20 kPa karşılaştırması ne göstermiştir?

Kontrollü karşılaştırma P tipi, bir periyotlu, 1 m/s giriş hızlı ve iki taraf için 20 kPa basınç kaybı sınırlı durumda yapılmıştır. Saptırıcısız referans, doğrudan genetik algoritma ve akış ön bilgili genetik algoritma aynı CFD çözüm koşullarında karşılaştırılmıştır.

Saptırıcısız çekirdek sıcak tarafta 15,69 kPa basınç kaybına ulaşırken soğuk tarafta yalnızca 0,88 kPa kullanmıştır. Doğrudan genetik algoritmanın en iyi uygulanabilir tasarımı da soğuk tarafta 1,98 kPa ile hidrolik iznin büyük bölümünü kullanmamıştır. Önerilen tasarım ise iki akış devresini de 20 kPa sınırına yaklaştırmış ve mevcut hidrolik izni daha dengeli biçimde termal kapasiteye dönüştürmüştür.

Şekil 3'te doğrudan genetik algoritmanın soğuk tarafta nispeten kısa ve basit bir rota bıraktığı, akış ön bilgili yöntemin ise soğuk akışı çekirdeğin daha geniş bölümünde dolaştırdığı görülmektedir. Sıcak taraftaki yol daha basit tutulmuş, iki kanal için farklı temsilî uzunluklar seçilmiştir. Nihai düzenin soğuk/sıcak yol uzunluğu 57/15'tir.

Şekil 4'teki hız alanları, akış ön bilgili tasarımın yüksek hızlı bölgeleri çekirdeğin daha büyük bölümüne yaydığını göstermektedir. Saptırıcısız yapıda hız belirli koridorlarda yoğunlaşırken önerilen yapıda soğuk ve sıcak akış çizgileri daha geniş bir TPMS alanını taramaktadır. Sıcaklık haritasında da iki akış arasındaki termal geçiş bölgesi daha geniş ve daha düzenli hâle gelmiştir.

On CFD değerlendirmesi nasıl kullanılmıştır?

Önerilen yöntemin 10 değerlendirmesi iki aşamaya ayrılmıştır. İlk beş değerlendirme, dış döngünün basınç sınırına uygun yol uzunluğunu bulması için kullanılmıştır. Sonraki beş değerlendirme ise belirlenen 57/15 yol uzunluğunda genetik algoritmanın en iyi beş adayını tam CFD ile doğrulamıştır.

Basınç arama aşamasındaki bazı adaylar 20 kPa sınırını aşmıştır. Bu durum yöntemin bütün ara tasarımlarının uygulanabilir olduğu anlamına gelmediğini göstermektedir. Dış döngünün görevi, bu ihlallerden yararlanarak yol uzunluğu sınırını düzeltmek ve nihai aday kümesini basınç sınırına yaklaştırmaktır.

İlk aşamanın en iyi uygulanabilir sonucu 36,14 W iken son beş adayın doğrulanmasıyla 37,96 W'a ulaşılmıştır. Dolayısıyla yalnızca ilk aşama kullanıldığında da saptırıcısız ve doğrudan GA referanslarının üzerinde bir sonuç elde edilmiştir; ikinci aşama ek 1,82 W iyileştirme sağlamıştır.

Altı çalışma koşulundaki sonuçlar

En yüksek artış %78,6 ile P tipi 25 kPa durumunda, en düşük artış %24,4 ile daha uzun 7×12 G tipi tasarım alanında elde edilmiştir. Araştırmacılar uzun ve dar yapılarda akışın saptırıcısız durumda bile daha düzenli ve geçiş yönünde gelişmiş olabileceğini; bu nedenle yeniden etkinleştirilebilecek durgun alanın daha az kaldığını belirtmektedir. Aynı zamanda dar geometrik yapı, yeni saptırıcıların basınç cezasını daha hızlı artırmaktadır.

Daha belirgin ölü alanlara veya dengesiz akış dağılımına sahip koşullarda saptırıcıların iyileştirme alanı daha geniş olmuştur. Ancak altı koşulun giriş hızı, TPMS yapısı, geometrik derinliği ve basınç sınırı farklıdır. Bu nedenle 113,13 W ile 37,96 W gibi mutlak değerler koşullar arasında doğrudan performans sıralaması oluşturmak için kullanılmamalıdır.

Basınç kaybı grafikleri ne göstermektedir?

Şekil 6, dış arama ve son beş aday boyunca soğuk ve sıcak taraftaki basınç kayıplarını göstermektedir. P tipi durumlarda soğuk ve sıcak taraf için simetrik yol uzunlukları seçildiğinde sıcak taraftaki basınç kaybı çok yükselirken soğuk taraf hidrolik sınırın altında kalmıştır. Dış döngü bu dengesizliği farklı \(L_c/L_h\) çiftleri seçerek düzeltmiştir.

Yüksek hızlı 60 kPa G tipi durumda ilk aşamadaki yalnızca en kısa yol çifti iki taraflı basınç sınırını sağlamıştır. Son beş doğrulama adayının da yalnızca birinci, ikinci ve beşinci tasarımları uygulanabilir kalmıştır. Bu sonuç, temsilî yol uzunluğunun basınç kaybı için yararlı fakat kusursuz bir kestirici olmadığını doğrulamaktadır.

Isı transferi grafikleri nasıl yorumlanmalıdır?

Şekil 7'de yeşil bölgeler basınç sınırını sağlayan adayları, gri yatay çizgiler saptırıcısız referansları göstermektedir. Nihai tasarım yalnızca en yüksek \(Q\) değerine göre değil, önce basınç sınırını sağlaması koşuluyla seçilmiştir.

Bazı basınç sınırını aşan adaylar daha yüksek veya benzer termal sonuçlar üretebilmiştir; ancak bunlar uygulanabilir tasarım olarak kabul edilmemiştir. Bu ayrım önemlidir: saptırıcı ekleyerek ısı transferini yükseltmek tek başına başarı değildir. Yükselmenin belirlenen hidrolik izin içinde gerçekleşmesi gerekmektedir.

Ablasyon çalışması hangi ön bilgilerin gerekli olduğunu gösterdi?

Araştırmacılar yol uzunluğu kontrolünü sabit tutarak diğer dört ön bilgiyi tek tek çıkarmıştır. Bütün varyantlar 57/15 yol çiftinde değerlendirilmiştir.

Genişlik düzenliliği çıkarıldığında ısı transferi tam yönteme yakın kalmış, fakat sıcak taraftaki basınç kaybı 66,57 kPa ile sınırın üç katını aşmıştır. Bu terim, birkaç dar boğazda aşırı hidrolik direnç birikmesini önlemektedir.

Giriş ağırlıklı dönüş cezası kaldırıldığında her iki tarafta da sınır aşılmıştır. Bu sonuç, özellikle girişe yakın ve sık dönüşlerin yerel basınç kaybını düzenlemede önemli olduğunu göstermektedir.

Ölü bölge cezası çıkarıldığında ısı transferi yalnızca 0,24 W azalmış; sıcak tarafta 0,72 kPa sınır aşımı oluşmuştur. Seçilen temel düzen zaten az sayıda ölü bölge içerdiğinden bu terimin termal etkisi sınırlı, hidrolik düzenleyici etkisi daha belirgin kalmıştır.

Sıcak-soğuk karşı akış eşleşmesi çıkarıldığında basınç sınırı korunmuş, fakat \(Q\) 37,96 W'tan 36,20 W'a düşmüştür. Bu terim hidrolik uygulanabilirliği sağlamak için değil, iki akışın ortak yüzey üzerindeki termal eşleşmesini geliştirmek için çalışmaktadır.

Çalışmanın gösterdiği temel mekanizma

Sonuçlar, TPMS çekirdeğe yalnızca daha fazla engel eklemenin otomatik olarak daha iyi bir ısı eşanjörü oluşturmadığını göstermektedir. Saptırıcıların konumu, sıcak ve soğuk akışların yolları, yerel kanal genişliği ve basınç kaybının iki devre arasında dağılımı birlikte önem taşımaktadır.

Önerilen yöntemin başarısı üç bağlantılı etkiden kaynaklanmaktadır:

1. Akış, giriş ile çıkış arasındaki düşük dirençli kısa devre yollarından uzaklaştırılmıştır.
2. TPMS çekirdeğin daha geniş bölümü yüksek veya orta hızdaki akışla süpürülmüştür.
3. Sıcak ve soğuk akışların ortak duvar üzerindeki ilerleme yönleri daha uygun karşı akış düzenine getirilmiştir.

Böylece aynı basınç kaybı üst sınırı altında daha fazla iç yüzey yararlı ısı transferine katılmıştır. Araştırmacıların “yüzey etkinleştirme” olarak tanımladığı kavram, mevcut geometrik alanın akış ve sıcaklık farkı tarafından gerçekten kullanılmasıdır.

Çalışma neyi desteklemektedir?

Çalışma, belirli sayısal koşullar altında akış ön bilgileriyle yönlendirilen saptırıcı yerleşiminin, TPMS çekirdeklerde basınç kaybı sınırını aşmadan saptırıcısız tasarımdan daha yüksek ısı transferi üretebildiğini desteklemektedir.

Temsilî 20 kPa durumda aynı ikili duvar gösterimi, onarım yöntemi, CFD çözümü ve basınç sınırı kullanıldığında akış ön bilgili yöntem, doğrudan genetik algoritmadan daha yüksek \(Q\) değerine yaklaşık onda bir CFD değerlendirmesiyle ulaşmıştır.

Altı koşuldaki sonuçlar yöntemin farklı P ve G tipi yapılar, hızlar, geometrik derinlikler ve basınç sınırlarında uygulanabilir adaylar bulabildiğini göstermektedir. Ancak doğrudan genetik algoritma karşılaştırması yalnızca bir koşulda tamamlandığı için bütün koşullarda algoritmik üstünlük kanıtlanmış değildir.

Çalışma neyi kanıtlamamaktadır?

• Optimize edilen saptırıcıların metal eklemeli imalatla hatasız üretilebileceği gösterilmemiştir.
• Gerçek bir prototip üzerinde ısı transferi veya basınç kaybı ölçülmemiştir.
• Yüzey pürüzlülüğü, baskı kusurları, kanal tıkanması, kirlenme ve uzun dönem korozyon etkileri modellenmemiştir.
• Saptırıcıların TPMS çekirdeğin mekanik dayanımı ve yorulma ömrü üzerindeki etkisi incelenmemiştir.
• Toplam pompalama gücü doğrudan amaç fonksiyonu olarak optimize edilmemiş; basınç kaybı üst sınırı yaklaşık hidrolik bütçe olarak kullanılmıştır.
• Değişken debili, geçici veya iki fazlı çalışma koşulları değerlendirilmemiştir.
• Önerilen yöntemin bütün TPMS topolojilerinde veya bütün Reynolds sayılarında üstün olduğu gösterilmemiştir.
• Algoritmanın genetik ağırlıkları ve bazı yeniden üretim ayarları tam olarak bildirilmemiştir.
• Yöntem hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

Türkiye açısından mühendislik değeri

Türkiye’de enerji, savunma, havacılık, hidrojen sistemleri, ısı pompaları, güç elektroniği, batarya termal yönetimi ve atık ısı geri kazanımı alanlarında daha küçük hacimde daha yüksek ısı transferi sağlayan eşanjörlere ihtiyaç duyulmaktadır. TPMS yapılar metal eklemeli imalatla üretilebildiği için çalışma, yalnızca teorik bir geometri analizi değil; ileri üretimle birleştirilebilecek bir ön tasarım yöntemi sunmaktadır.

Yöntemin Türkiye’deki araştırma ve ürün geliştirme çalışmalarına aktarılabilecek yönleri şunlardır:

• Yerel olarak üretilen TPMS numuneleri için saptırıcı yerleşiminin baskı öncesinde optimize edilmesi,
• Pompa veya kompresör gücü sınırlı sistemlerde basınç kaybı üst sınırının doğrudan tasarım kısıtı olarak kullanılması,
• CFD maliyetini azaltmak amacıyla geometriye özgü akış ön bilgilerinin oluşturulması,
• Sıcak ve soğuk akış kanallarının birbirinden bağımsız değil, karşılıklı termal eşleşmeyle optimize edilmesi,
• Eklemeli imalat toleransı, minimum duvar kalınlığı ve destek gereksiniminin genetik algoritmanın onarım aşamasına eklenmesi,
• Sayısal sonuçların basınç sensörleri, debimetreler ve kalorimetrik ısı dengesiyle deneysel olarak doğrulanması.

Gerçek bir Türkiye uygulamasında çalışma doğrudan nihai tasarım reçetesi olarak kullanılmamalıdır. Su yerine yağ, hava, soğutucu akışkan veya yakıt kullanılması; sıcaklık aralığı, malzeme, yüzey kalitesi ve pompa verimi değiştiğinde optimizasyonun yeniden yapılması gerekir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Teknik yöntem özeti

Temsilî karşılaştırmanın ana sonuçları

• Önerilen yöntem 37,96 W ile saptırıcısız referanstan %75,5 daha yüksek ısı transferi üretmiştir.
• Doğrudan genetik algoritmanın 28,97 W sonucuna göre artış yaklaşık %31'dir.
• Önerilen yöntem 10, doğrudan GA yaklaşık 100 CFD değerlendirmesi kullanmıştır.
• Soğuk ve sıcak taraftaki etkenlik %82,54'e yükselmiştir.
• Basınç kayıpları 19,38 ve 19,79 kPa ile 20 kPa sınırının altında kalmıştır.
• Doğrudan GA soğuk tarafta yalnızca 1,98 kPa kullanarak hidrolik izni dengesiz bırakmıştır.
• Nihai temsilî yol uzunlukları soğuk tarafta 57, sıcak tarafta 15 ızgara adımıdır.

Altı koşuldan çıkarılan ortak bulgular

• Saptırıcılı tasarımlar bütün koşullarda saptırıcısız referansın üzerinde \(Q\) üretmiştir.
• Uygulanabilir kazanç aralığı %24,4–%78,6'dır.
• Daha uzun ve dar tasarım alanında iyileştirme oranı düşmüştür.
• Akış dağılımı daha dengesiz olan çekirdeklerde saptırıcıların yeniden etkinleştirebildiği yüzey alanı daha fazladır.
• Temsilî yol uzunluğu basınç kaybıyla ilişkili olsa da tek başına kesin uygulanabilirlik garantisi vermemiştir.
• Son beş adayın CFD doğrulaması bazı koşullarda ilk aşama sonucunu küçük fakat ölçülebilir miktarda geliştirmiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri

• Aynı ikili tasarım gösterimi ve aynı CFD protokolü altında kontrollü algoritma karşılaştırması yapılmıştır.
• Basınç kaybı, sonradan raporlanan bir çıktı değil doğrudan uygulanabilirlik kısıtı olarak kullanılmıştır.
• Isı transferindeki artış hız, sıcaklık ve iki taraftaki akış çizgileriyle mekanizma düzeyinde incelenmiştir.
• Ağ bağımsızlığı çalışmasıyla sayısal çözüm duyarlılığı kontrol edilmiştir.
• Farklı TPMS yapıları, hızlar, geometrik derinlikler ve basınç sınırları test edilmiştir.
• Ablasyon analiziyle her fiziksel ön bilginin hidrolik ve termal rolü ayrı ayrı değerlendirilmiştir.
• CFD'nin genetik algoritmanın her adımında kullanılmaması hesaplama maliyetini belirgin biçimde azaltmıştır.

Yeniden üretilebilirlik ve yorumlama sınırlılıkları

• Akış ön bilgilerini birleştiren \(\lambda\) ağırlıklarının sayısal değerleri bildirilmemiştir.
• Ceza fonksiyonunun denklemlerde küçültülmesi gerekirken algoritma açıklamasında “en yükseğe çıkarılması” ifadesi kullanılmıştır.
• Genetik algoritmanın durma ölçütü ve dönüşüm turlarının kesin sayısı ayrıntılı olarak verilmemiştir.
• TPMS ve tasarım alanlarının bütün fiziksel ölçüleri ana metinde yeterince ayrıntılı sunulmamıştır.
• Doğrudan GA karşılaştırması altı koşulun yalnızca birinde bulunmaktadır.
• CFD değerlendirme sayıları karşılaştırılsa da toplam işlemci süresi ve donanım bilgisi verilmemiştir.
• Deneysel prototip doğrulaması bulunmamaktadır.
• Malzeme özelliklerinin sıcaklığa bağlı değişimi ayrıntılı biçimde raporlanmamıştır.
• Üretim toleransı, minimum basılabilir kanal, destek yapıları ve toz temizleme gereksinimleri optimizasyona dâhil edilmemiştir.
• Yapısal gerilme, termal yorulma ve basınç dayanımı incelenmemiştir.
• Kirlenme ve uzun dönem çalışma etkileri modellenmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

• Çalışmanın tam özgün adı: Baffle optimization for TPMS compact heat exchangers via flow priors under hydraulic constraints
• Yazarlar ve sıraları: Lingxin Cao; Xiangjun Wu; Hanyue Xu; Xiaowei Duan; Bingteng Sun; Qiang Du; Dechun Li; Lin Lu
• Eş katkı veya eş birinci yazarlık: Belirtilmemiştir.
• Sorumlu yazar: Lin Lu
• Sorumlu yazar e-postası: Çalışmada belirtilmemiştir.
• Kurum 1: School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, Shandong, Çin
• Kurum 2: School of Computer Science and Technology, Shandong University, Qingdao, Shandong, Çin
• Kurum 3: Advanced Gas Turbine Laboratory, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences, Pekin, Çin
• DOI: 10.2139/ssrn.6944970
• Yayın platformu: SSRN
• Platform işletmecisi: Elsevier
• Özgün yayınevi: Uygulanamaz. SSRN bir preprint platformudur ve incelenen sürüm hakemli bir dergi yayını değildir.
• Hakemli dergi: Çalışmada kabul edilmiş veya yayımlanmış bir hakemli dergi adı belirtilmemiştir.
• Yayın yılı: 2026
• Kaynak türü: CFD tabanlı sayısal optimizasyon araştırması niteliğinde preprint
• Hakemlik durumu: Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.
• Resmî SSRN bağlantısı:SSRN çalışma sayfası
• DOI bağlantısı:10.2139/ssrn.6944970

Yüklenen sürüm, DOI ve altbilgi olarak SSRN 6944970 kaydını kullanmaktadır. Aynı özgün başlık ve yazar listesiyle SSRN 6878424 numaralı daha erken bir kayıt da bulunmaktadır. Çalışma bu iki kayıt arasındaki ilişkinin önceki sürüm, düzeltilmiş sürüm veya mükerrer kayıt olup olmadığını açıklamamaktadır. Bu nedenle atıf yapılırken incelenen güncel dosyayla eşleşen 10.2139/ssrn.6944970 kullanılmalıdır.

Araştırma; National Natural Science Foundation of China tarafından U25A20438, 62472258 ve 52488101 numaralı hibelerle, ayrıca Qingdao Postdoctoral Science Foundation tarafından QDBSH20250202009 numaralı hibeyle desteklenmiştir.

Yazar katkı rolleri, veri veya kod erişim bağlantısı ve açık bir çıkar çatışması beyanı çalışmada yer almamaktadır. Genetik algoritmanın uygulama kodu, COMSOL model dosyaları ve optimize edilmiş bütün ikili duvar matrisleri açık bir arşiv bağlantısıyla sunulmamıştır.

Bu Türkçe açıklama; çalışmanın metni, denklemleri, algoritma akış şeması, saptırıcı yerleşimleri, hız ve sıcaklık alanları, akış çizgileri, basınç kaybı grafikleri, ısı transferi grafikleri, tabloları ve ablasyon karşılaştırmaları incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel içerik yalnızca incelenen çalışmaya dayanmaktadır; dış kaynaklar yalnızca DOI, yazar kaydı, platform ve yayın durumunun bibliyografik doğrulanması için kullanılmıştır.

Çalışmanın sonuçları sayısal tasarım düzeyindedir. Bildirilen %24,4–%78,6 artışlar deneysel cihaz ölçümleri değil, belirli geometri, akışkan, hız, sıcaklık ve basınç kaybı sınırları altında gerçekleştirilen COMSOL simülasyonlarının sonuçlarıdır. Bulguların gerçek ürün performansına dönüştürülebilmesi için eklemeli imalatla prototip üretimi, basınç ve sıcaklık ölçümleri, kalorimetrik doğrulama, üretim toleransı analizi ve uzun dönem dayanıklılık testleri gereklidir.