数据中心多尺度建模和热环境预测研究

工程热物理学报页数： 12 2026-01-15

摘要：研究数据中心(Data Center,DC)的热环境和温度分布对于应对突发事件至关重要。在本文中，我们提出了一种将多尺度协同建模与深度学习相结合的方法用于风冷DC的热预测。通过将父代模型的仿真结果作为子模型的边界条件，构建了DC多尺度仿真模型，大大降低了模型复杂度和计算资源消耗。基于实验数据分别对不同尺度的模型进行了验证。分析了不同冷却策略、送风温度和流速对热环境的影响。基于参... （共12页）

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