고체 표면에 대한 액적 충돌(droplet impingement)은 다양한 분무 및 열전달 응용에서 핵심적인 역할을 한다. 본 연구의 주요 목적은 최적화 기법을 사용하여 원하는 조건을 도출함으로써 가열된 홀-패턴(hole-patterned) 표면에서 단일 액적 충돌(single droplet impingement) 공정의 냉각 성능을 향상시키는 방법을 규명하는 데 있다. 최대 액적 확산 시의 냉각 유효도(cooling effectiveness)와 총 접촉 면적(total contact area)을 최대화해야 할 목적함수(objective functions)로 선정하였다. 알려지지 않은 변수들의 최적 값을 효율적으로 추정하기 위해, 가우시안 분포 난수를 사용하는 수정된 국소 유인자(modified local attractor)를 적용한 향상된 가우시안 거동 입자군 최적화(improved Gaussian-behaved particle swarm optimization, GQPSO) 알고리즘을 새롭게 제안하고 단일 액적 충돌 문제에 적용하였다. 제안된 GQPSO 접근법의 향상된 탐색 성능을 검증하기 위해, 최적화 결과를 동일한 조건에서의 표준 입자군 최적화(standard particle swarm optimization, PSO) 및 원래의 GQPSO 방법과 비교하였다. 주어진 목적함수에 대한 추정된 최대값, 계산 시간 및 패널티 입자(penalty particles)의 수를 비교함으로써, 수정된 국소 유인자를 통한 향상된 국소 미세 조정(local fine-tuning) 능력 덕분에 제안된 GQPSO 접근법이 보다 최적의 해를 빠르고 효율적으로 탐색할 수 있음을 확인하였다.

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