Volume 4,Issue 8
基于TMM 与混合整数遗传算法的PDMS 辐射冷却多层膜仿真设计与参数优化
全球能源消耗持续攀升，热环境问题日益突出，发展高效被动制冷技术具有重要意义。本文以PDMS 基辐射冷却材料为切入点，采集了材料光学常数、太阳光谱和大气透射率等数据，运用三次样条插值与传输矩阵法（TMM）计算了不同厚度薄膜的光谱发射率。结果表明，在8-13μm 大气窗口内，PDMS 发射率随厚度增加而升高，100μm 后趋于饱和，平均发射率0.936。在此基础上，建立辐射- 对流耦合的净制冷功率模型，并采用牛顿迭代法求解平衡温度，定量揭示了厚度对制冷性能的边际效应。针对多层膜结构的优化问题（材料离散、厚度连续），建立了混合整数遗传算法与TMM 相结合的MIGA‑TMM 模型，以净制冷功率为适应度进行全局寻优，得到PDMS/SiO₂/TiO₂/Ag 七层最优结构，净制冷功率57.09 W/m²，敏感性分析表明，对流换热系数波动±50% 时净制冷功率变化约10%，环境温度变化±5K 时平衡温度变化约22%，模型整体鲁棒性良好。
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