本论文基于混合神经网络多目标优化技术，对集成微系统混合针翅微通道散热器的优化设计进行了全面研究。该工作解决了微电子器件中对高效热管理的日益增长需求，其中高热通量和紧凑的外形因素需要先进的冷却解决方案。通过在微通道内集成混合针翅结构，该研究旨在提高热性能和流体动力学性能，克服传统微通道散热器在传热效率和压降之间经常面临权衡的局限性。
基于混合神经网络的优化: 本论文引入了混合神经网络框架来执行多目标优化，平衡最大化传热（努塞尔数）和最小化压降等竞争目标。这种方法能够识别散热器几何形状的最佳设计参数，包括针翅排列、尺寸和通道配置。
新型混合针翅微通道设计: 该研究探索了结合针翅阵列和微通道优势的创新散热器架构。这些混合设计被证明能显著提高传热表面积，同时减轻增加流动阻力的不利影响，这是传统针翅或仅微通道解决方案的常见缺点。
综合性能评估: 本论文对拟议散热器的热和流体动力学行为进行了详细分析。采用数值模拟和理论建模来评估几何参数对性能指标的影响。研究结果表明，精心优化的混合针翅微通道散热器可以实现最大器件温度和压降的显著降低，从而提高集成微系统的冷却效率和可靠性。
本研究的成果对微电子学下一代冷却解决方案的设计具有重要意义，特别是在空间和能源效率至关重要的应用中。基于混合神经网络的优化方法为工程师提供了系统探索复杂设计空间并实现平衡性能改进的强大工具。所展示的热管理增强直接有助于高性能微芯片和微系统的可靠性、寿命和运行稳定性。此外，本论文为未来研究先进散热器拓扑结构奠定了基础，如那些结合三周期最小表面或新型晶格结构的研究，这些结构有望在冷却性能方面获得更大的收益。总的来说，这项工作推进了微通道散热器设计的最新技术，并为电子热管理领域的进一步研究和实际实施提供了坚实的基础。