基于联邦机器学习与边缘计算融合的工业物联网资源分配优化研究

本文针对工业物联网(IIoT)中资源分配效率低下的问题，研究人员通过集成联邦机器学习(FML)与边缘计算技术，构建了新型资源优化模型。实验表明，该方法在保证数据隐私的同时显著提升了计算资源利用率，为智能制造提供了可扩展的分布式解决方案，其中方形通道设计的热传递系数较传统结构提升76.5%，压力损失降低15.7%。

　　

在能源需求激增与碳中和目标的双重压力下，太阳能光伏(PV)系统的效率优化成为研究热点。光伏电池工作温度每升高1°C会导致效率下降0.4%-0.5%，而传统冷却技术存在能耗高、均匀性差等瓶颈问题。针对这一挑战，研究人员开展了微型通道冷却系统的创新研究，通过实验与数值模拟相结合的方法，揭示了通道几何形状对热力学性能的影响规律。

研究采用COMSOL Multiphysics软件进行三维有限差分法(FDM)模拟，结合稳态条件下铜板加热实验（热流密度250-350 W），系统比较了三角形、方形和半圆形截面通道的性能差异。关键技术包括：1）基于雷诺数(Re)的湍流模型验证；2）水力直径(D_h)计算优化；3）性能评价准则(PEC)多参数分析；4）U型压力计与热电偶组成的实验监测系统；5）低雷诺数壁面处理技术(y⁺≈2.5)。

研究结果显示：方形通道展现出卓越的综合性能，在最佳流量0.019 L/s时实现339 W的热移除量，较三角形和半圆形通道分别提高6.5%和8.6%。具体发现包括：1）热传递系数方面，方形通道平均值为1453 W/(m²·K)，较其他结构提升76%以上；2）压力特性方面，方形通道在Re=3320时压降仅4399 Pa，比三角形通道降低14.1%；3）温度控制方面，方形通道使壁温最低降至306 K（20°C入口水温），温度均匀性提升42%。

通过PEC评估证实，方形通道在0.014-0.025 L/s流量范围内始终维持最优性能指标。该研究为光伏系统冷却设计提供了重要指导：其一，方形截面通过增强流体扰动显著提升换热效率；其二，优化的水力直径(3 cm)实现了传热与压降的最佳平衡；其三，数值模拟与实验偏差<4%，验证了模型的可靠性。这些发现对开发新一代高效光伏-热(PV-T)系统具有重要工程价值，特别是为分布式能源设备的紧凑型散热方案提供了设计范式。