In the last few decades, augmentation of heat transfer has emerged as an important research topic. Although many promising heat transfer enhancement techniques have been proposed, such as the use of longitudinal vortex generators, few researches deal with thermal optimization. In the present work, it was conducted an optimization of delta winglet vortex generators position and angles in a fin-tube compact heat exchanger with two rows of tubes in staggered tube arrangement. Two approaches were evaluated: Response Surface Methodology (Neural Networking) and Direct Optimization. Finite-Volume based commercial software (Fluent) was used to analyze heat transfer, flow structure and pressure loss in the presence of longitudinal vortex generators (LVG). The delta winglet aspect ratio was 2 and the Reynolds numbers, based on fin pitch, were 250 and 1400. Four vortex generator parameters which impact heat exchanger performance were analyzed: LVG position in direction x-y, attack angle (θ) and roll angle (ᵩ). The present work is the first to study the influence of LVG roll angle on heat transfer enhancement. In total, eight independent LVG parameters were considered: (x₁y₁θ₁ᵩ₁) for the first tube and (x₂y₂θ₂ᵩ₂) for the second tube. Factor Analysis method (software ModeFrontier) was used to study of the influence of these LVG parameters in heat exchanger performance. The effect of each LVG parameter on heat transfer and pressure loss, expressed in terms of Colburn factor (j) and Friction factor (f), respectively, were evaluated. The optimized LVG configurations led to heat transfer enhancement rates that are much higher than reported in the literature. Direct Optimization reported better results than Response Surface Methodology for all objective functions. Important interactions were found between VG1 and VG2, which influenced the results of Colburn (j) and Friction (f) factors for each Reynolds number. Particularly, it was found that the asymmetry of the LVG, in which the VG2 parameters strongly depend on the VG1 parameters, plays a key role to enhance heat transfer. Moreover, for each Reynolds number and each objective function, there is an optimal LVG arrangement. If the objective is to mitigate pressure drop, VG1 may be suppressed because its main goal is increasing the heat transfer downstream. On the other hand, VG2 was relevant for both increase the heat transfer and decrease the pressure drop. Roll angle had a strong influence on Friction factor (f), especially for VG1 and low Reynolds number.

Por muitos anos, a intensificação da transferência de calor tem despontado como um importante tópico de pesquisa. Embora existam muitas técnicas eficazes de intensificação da transferência de calor, como o uso de geradores de vórtices, poucos trabalhos de pesquisa lidam com a otimização. Neste trabalho, foi realizada a otimização das posições e ângulos dos geradores de vórtice longitudinal (LVG) tipo meia asa delta, considerando um trocador de calor tubo-aleta compacto com duas linhas de tubos desalinhados. Duas abordagens foram empregadas: Método da Superfície de Resposta (Neural Networking) e Otimização Direta. Um software comercial (Fluent), baseado na metodologia de volumes finitos, foi empregado na análise numérica da transferência de calor, estruturas vorticais e perda de pressão no escoamento, na presença de LVG. A razão de aspecto dos geradores de vórtice foi 2 e o número de Reynolds, baseado na distância entre as aletas, foram de 250 e 1400. Foram analisados quatro parâmetros dos LVG, os quais impactam na performance do trocador de calor: a posição do LVG na direção x-y, o ângulo de ataque (θ) e o ângulo de rolamento (ᵩ). O ângulo de rolamento foi primeiramente estudado neste trabalho. No total, oito parâmetros independentes do LVG foram considerados: (x₁y₁θ₁ᵩ₁) para o primeiro tubo e (x₂y₂θ₂ᵩ₂) para o segundo tubo. O método da Análise Fatorial (software ModeFrontier) foi aplicado no estudo da influência destes parâmetros dos LVG na performance do trocador de calor. Também foi avaliado o efeito de cada um destes parâmetros na transferência de calor e perda de pressão do escoamento, expressos em termos do fator de Colburn (j) e do fator de Atrito (f), respectivamente. As configurações otimizadas dos LVG, conduziram à taxas de transferência de calor maiores do que aquelas reportadas pela literatura. A Otimização Direta mostrou resultados melhores do que através da metodologia de Superfície de Resposta para todas as funções objetivas avaliadas neste trabalho. Importantes interações foram identificadas entre VG1 e VG2, os quais influenciaram nos resultados dos fatores de Colburn (j) e Atrito (f) para cada número de Reynolds. Particularmente, foi identificado que a assimetria dos LVG desempenha um papel fundamental na intensificação da transferência de calor, onde os parâmetros de VG2 dependem fortemente dos parâmetros de VG1. Além disso, para cada número de Reynolds e para cada função objetivo, existe uma configuração ótima dos parâmetros do LVG. Se o objetivo é a redução da perda de pressão global, VG1 poderia ser suprimido da modelagem, pois a sua principal função é aumentar a transferência de calor ao longo da aleta. Por outro lado, VG2 foi relevante tanto para aumentar a transferência de calor quanto para diminuir a perda de pressão. O ângulo de rolamento teve grande influência sobre o resultado do fator de Atrito (f), especialmente para VG1 e para baixo número de Reynolds.