使用灵活的物理感知神经网络对带挡板的三维微混合器进行性能分析

为什么微小的流体混合器重要

在许多芯片实验室和医学检测设备中，两种或多种液体必须在极细的通道中快速且均匀地混合。由于在这种尺度下流动非常平滑，不同流体常常沿着彼此滑过而不发生混合。工程师通常在通道内增加小型障碍物（称为挡板）以扰动流动，但使用传统仿真工具测试每一种可能的三维布局既慢又费力。本研究提出了一种新的物理感知人工智能方法，能够准确预测此类微型混合器的行为，从而为更高效微流控器件的快速设计铺平道路。

引用: Hassanzadeh, M., Ghaderi, E. & Bijarchi, M.A. Performance analysis of a three-dimensional micromixer with baffles using a flexible physics-informed neural network. Sci Rep 16, 10151 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40254-7

关键词: 微流控, 微混合器, 物理感知神经网络, 被动混合, 计算流体力学