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DISE?O óPTIMO DE MICROCANALES: UMA COMPARA??O DOS DOIS ALGORITMOS DE OPTIMIZA??O GLOBAL↓DESIGN óTIMO DE MICROCANAIS

机译：微生物的最优化：两种全球最优化算法的比较↓最优微管设计

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Este artículo trata sobre el dise?o óptimo de disipadores de calor de tipo microcanal utilizando los métodos Unified Particle Swarm Optimisation (UPSO) y Harmony Search (HS). Estos disipadores se utilizan en el enfriamiento de componentes microelectrónicos. Por ello analizamos el desempe?o de UPSO y HS en su dise?o, de forma sistemática y completa. La función objetivo se obtuvo con el criterio de la mínima generación de entropía. En este estudio, se definió la geometría del microcanal, la cantidad de calor a ser retirado y las propiedades del fluido de trabajo. Además, se calculó la tasa de generación de entropía, el flujo volumétrico de aire, el ancho y la altura del canal y el número de Knudsen. Los resultados de las simulaciones indicaron que ambas estrategias de optimización dieron resultados similares, alrededor de 0,032 W / K, y que HS requiere cinco veces más iteraciones que UPSO, pero sólo alrededor de 1/19 de su tiempo de cálculo. Además, HS reveló una mayor probabilidad de encontrar una mejor solución que UPSO, pero con una mayor dispersión. Sin embargo, ambos algoritmos resolvieron exitosamente el dise?o para diferentes escenarios, incluso cuando se varía el material del disipador y la tasa de transferencia de calor.↓Este artigo discute o projeto ideal de dissipadores de calor de microcanais utilizando os métodos Unified Particle Swarm Optimization (UPSO) e Harmonia Search (HS). Estes resfriadores s?o utilizados em refrigera??o com componentes microeletr?nicos. Por isso, vamos analisar o desempenho de UPSO e HS na sua concep??o, de uma forma sistemática e completa. A fun??o objetivo foi obtida com o critério de gera??o mínima de entropia. Neste estudo, definiu-se a geometria de microcanais, a quantidade de calor a ser removida e as propriedades do fluido de trabalho. Além disso, se calculo a taxa de gera??o de entropia, o caudal volumétrico de ar, a largura e a altura do canal e o número de Knudsen. Os resultados da simula??o indicaram que ambas das estratégias de otimiza??o deram resultados semelhantes, cerca de 0.032 W / K, e que HS exige cinco vezes mais itera??es UPSO, mas apenas cerca de 1/19 do seu tempo de computa??o. Também, HS revelou uma maior probabilidade de encontrar uma solu??o melhor do que UPSO, mas com maior dispers?o. No entanto, ambos dos algoritmos resolveram com sucesso o design para diferentes cenários, mesmo quando o material do pia e a taxa de transferência de calor é variada.
机译：本文讨论了使用统一粒子群优化（UPSO）和和声搜索（HS）方法的微通道型散热器的优化设计。这些散热器用于微电子元件的冷却。这就是为什么我们要系统，完整地分析UPSO和HS在其设计中的性能。以最小熵产生的准则获得目标函数。在这项研究中，定义了微通道的几何形状，要去除的热量以及工作流体的性质。此外，还计算出了熵产生率，空气体积流量，通道宽度和高度以及克努森数。仿真结果表明，两种优化策略都给出了相似的结果，约为0.032 W / K，并且HS所需的迭代次数是UPSO的五倍，但仅约为其计算时间的1/19。此外，HS显示找到比UPSO更好的解决方案的可能性更高，但分散性更大。但是，即使改变散热片的材料和传热率，这两种算法也成功地解决了不同情况下的设计问题↓本文讨论了使用统一粒子群方法的理想的微通道散热片项目。优化（UPSO）和谐波搜索（HS）。这些冷却器仅用于微电子元件的制冷。因此，我们将系统，完整地分析UPSO和HS的概念性能。客观上，它是作为最小熵遗传学的标准获得的。在这项研究中，我们定义了微通道的几何形状，要去除的热量以及工作流体的性质。此外，在通道的长度和高度以及克努森数下，计算了熵基因类群或ar的体积流量。仿真结果将表明，两个战略优化天将给出相似的结果，约为0.032 W / K，并且HS所需的迭代次数是UPSO的五倍，但仅为每秒的1/19。计算节奏。此外，HS揭示了比UPSO（一种更分散的溶液）找到熔融溶液的可能性更高。但是，这两种算法都将针对不同区域的继承或设计进行解析，当来自不同传热类群的材料相同时或材料相同。

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