軌道交通および航空宇宙機器における変重力環境下での高効率冷却ニーズに対応して、本論文ではマイクロチャネル内での水-エチレングリコール混合液流動沸騰伝熱特性について実験研究およびデータ駆動モデリングを系統的に行った。遠心回転台を基盤とした変重力実験プラットフォームを構築し、1.00g～3.16gの変重力環境を模擬し、質量流量50～500 kg/(m²·s)、熱流束密度100～800 kW/m²の条件下で伝熱係数と臨界熱流束密度のデータを取得した。実験結果は、重力加速度が流動沸騰伝熱を著しく強化することを示し、重力が1.0gから3.16gに増加すると伝熱係数は60%～80%、臨界熱流束密度は20%～35%向上した。低乾燥区では、気泡の離脱直径を減少させ、離脱頻度を高めることで重力強化が熱伝達を促進し、中高乾燥区では液膜が薄く均一に分布し、乾燥現象の遅延に効果的であった。さらに、10種類の従来の伝熱相関式との比較において、従来モデルは変重力条件で予測誤差が大きく、Fangモデルが最良の性能を示したものの、平均絶対誤差は9.6%に達した。最後に、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、極限勾配ブースティングの3種の機械学習アルゴリズムを用いて伝熱係数予測アルゴリズムモデルを構築し、XGBoostモデルは全重力範囲にわたり平均絶対誤差が3.1%と伝統的な経験相関式を大きく上回った。研究成果は軌道交通および航空宇宙搭載機器の冷却システム最適設計の理論的基盤を提供するものとなる。

変重力環境;マイクロチャネル;沸騰伝熱;臨界熱流束密度;機械学習