在流體力學和材料科學領域，非牛頓流體的復雜流動行為一直是研究難點。這類具有剪切變稀、屈服應力等特殊流變特性的流體，廣泛存在于生物醫藥（如血液）、食品加工和工業潤滑等場景。特別是當它們處于磁場環境中時，磁流體動力學(MHD)效應會進一步改變流動特性，這對航空航天翼型、水下推進器等裝備的設計優化至關重要。然而，傳統數值方法在模擬Carreau-Casson-Williamson等多參數耦合的非牛頓流體時面臨巨大挑戰，尤其是熱泳效應（粒子沿溫度梯度遷移）和布朗運動（隨機粒子運動）的耦合作用機制尚未完全闡明。

為解決這一科學難題，國外研究團隊在《Engineering Science and Technology, an International Journal》發表了創新性研究。該工作采用"數值模擬+人工智能"的雙軌策略：首先通過MATLAB的bvp4c求解器處理經相似性變換得到的非線性常微分方程組(ODE)，獲取高精度基準數據；隨后構建基于Levenberg-Marquardt算法(LMA)的人工神經網絡(ANN)模型，采用70%訓練、15%驗證和15%測試的數據分配方案，通過均方誤差(MSE)等指標優化網絡性能。

研究結果揭示多個重要發現：在流動特性方面，Casson參數β從0.6增至1.6時，流體屈服應力導致速度剖面下降16.7%，邊界層增厚；Williamson參數W_e提升至2.5時，剪切變稀效應使壁面剪切應力降低22%。磁參數M增大會產生顯著洛倫茲力抑制，當M=2時流速降低31%。值得注意的是，Weissenberg數W_b增加會增強流體彈性，W_b=0.5時的速度峰值比W_b=0.1時提高18.4%。熱力學分析顯示，熱泳參數N_t從0.8增至1.2使溫度梯度擴大34%，而布朗運動參數N_b提升則通過增強粒子擴散使濃度邊界層厚度縮減27%。

技術層面，該研究創新點體現在：1) 建立融合Carreau剪切變稀、Casson屈服應力和Williamson粘彈性特征的復合流體模型；2) 開發雙階段求解框架，bvp4c求解器提供10^-5精度的基準解，ANN模型進一步將MSE優化至10^-8量級；3) 首次實現W_b與N_t在多物理場耦合中的量化分析，誤差直方圖顯示預測偏差控制在±4×10^-6以內。

通過系統比較發現，LMBP算法在收斂性和精度上顯著優于貝葉斯正則化（MSE 8.9×10^-10）和比例共軛梯度法（MSE 1.2×10^-4），其最佳驗證性能在157個epoch時達到9.37×10^-10�；貧w分析顯示所有場景的R值均>0.998，證實模型可靠性。與Khan等前人工作對比，Williamson流體的努塞爾特數預測誤差<1.2%，驗證了方法的準確性。

該研究的科學價值在于：1) 為多參數耦合的非牛頓流體MHD流動提供了通用建�？蚣�；2) 揭示了熱泳-N_t和布朗運動-N_b對邊界層傳熱傳質的拮抗作用機制；3) 開發的高精度ANN模型可應用于電磁泵設計、靶向給藥系統優化等工程領域。未來研究可擴展至三維幾何和非相似性變換場景，進一步提升模型在復雜工業應用中的適用性。