في السنوات الأخيرة، تم تطبيق لوحات التبريد السائل المعيارية على نطاق واسع في أنظمة تبريد معدات الإلكترونيات البحرية. ومن الضروري لضمان تشغيل المعدات الإلكترونية بأمان منع تكاثف الرطوبة على سطح لوحة التبريد السائل مع ضمان قدرة التبريد. أجرت هذه الدراسة التجريبية تحليلًا ديناميكيًا لدرجة حرارة سطح لوحة التبريد السائل وظاهرة التكاثف تحت ظروف تبريد مختلفة، وأنشأت نموذجًا هجينًا يعتمد على شبكة عصبية تلافيفية (CNN) وشبكة ذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) (CNN-LSTM) للتنبؤ بدرجة حرارة المناطق المعرضة للتكاثف على سطح اللوحة. أظهرت النتائج أن المناطق المعرضة للتكاثف تتأثر بتأثير الحواف، وأنه في العملية التي تنخفض فيها درجة الحرارة إلى نقطة الندى حتى حدوث التكاثف الفعلي، توجد ظواهر تبريد مفرط وتأخير في حدوث التكاثف. في الوقت نفسه، انخفض المتوسط المطلق للخطأ (MAE) في توقعات درجة الحرارة لنموذج CNN-LSTM مقارنة بنماذج CNN وLSTM بنسبة 41.7% و48.8% على التوالي؛ وانخفض الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ (RMSE) مقارنة بالنموذجين السابقين بنسبة 40.7% و49.1% على التوالي؛ كما أن معامل التحديد R² كان أفضل من نماذج CNN وLSTM.

لوحة التبريد;منع التكاثف;تغير ديناميكي في درجة الحرارة;تنبؤ درجة الحرارة