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  1. TOOL · CL_229374 ·

    机器学习加速用于能量转换的微流控器件设计

    研究人员开发了一个数据驱动的框架，用于优化粘弹性流体传输的微流控器件设计。该方法使用机器学习创建一个代理模型，该模型可以根据各种物理参数快速预测性能，与传统模拟方法相比，显著加速了设计探索过程。该框架旨在确定最大化能量转换效率和体积流量的最佳操作条件，为电渗微流控器件提供实用的设计指南。