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龙图腾网获悉中国核动力研究设计院申请的专利一种微通道换热器超临界二氧化碳流动传热特征快速预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120748527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511134450.4，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种微通道换热器超临界二氧化碳流动传热特征快速预测方法是由刘涵星;黄彦平;刘旻昀;刘睿龙;费俊杰设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微通道换热器超临界二氧化碳流动传热特征快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及热工水力技术领域，具体涉及一种微通道换热器超临界二氧化碳流动传热特征快速预测方法，所述方法包括：根据预设工况参数空间划分训练集与测试集，并通过数值模拟生成多工况下的全阶流场数据库；对所述全阶流场数据库进行本征正交分解，提取主导流动传热特征的关键模态以构建降阶解空间；利用训练集训练优化的神经网络模型，建立工况参数与降阶解空间的映射关系；基于映射关系重构流场及温度场信息，计算并输出流动传热特征预测结果。其目的在于，解决微通道换热器超临界二氧化碳传热流动传热特征预测计算效率低的技术问题。

本发明授权一种微通道换热器超临界二氧化碳流动传热特征快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种微通道换热器超临界二氧化碳流动传热特征快速预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设工况参数空间划分训练集与测试集，并通过数值模拟生成多工况下的全阶流场数据库； 对所述全阶流场数据库进行本征正交分解，提取主导流动传热特征的关键模态以构建降阶解空间； 利用训练集训练优化的神经网络模型，建立工况参数与降阶解空间的映射关系，包括： 基于输入层和输出层节点数的经验关系生成隐含层节点数的候选范围； 遍历所述候选范围内的所有节点数配置，通过训练误差对比确定最优网络结构； 采用全局搜索算法优化神经网络的初始权值和阈值，包括： 对输入输出数据进行归一化处理，并初始化多组随机权值阈值组合； 计算每组权值阈值的预测误差作为适应度值，筛选高适应度个体进行参数交叉与扰动； 通过迭代更新权值阈值组合直至满足预设终止条件，输出最优权值阈值； 基于训练集数据迭代更新网络参数，并通过测试集验证模型精度； 基于映射关系重构流场及温度场信息，计算并输出流动传热特征预测结果，包括： 根据所述降阶解空间中的关键模态，获取对应的模态系数； 将所述模态系数与关键模态进行线性组合，叠加平均场生成重构的流场及温度场； 对重构的场信息进行空间插值处理，恢复全阶物理场分布； 基于重构的流场信息，沿微通道轴向划分多个计算截面，将流道分为若干连续分段； 提取各分段内流体的质量流量平均温度、速度及压力参数； 基于相邻分段的焓变与压降关系计算热流密度及能量传递特性。

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