能源问题始终是人类历史发展过程中的重要问题,而在能源的开发、利用和转换等过程中,提高管壳式换热器性能这一课题始终占据着重要地位。本文在扭转流换热器已有的流动传热研究基础上,利用理论分析、数值模拟以及实验验证相结合的手段,以火积耗散理论为基础,对其强化传热与流阻抑制机理进行了更深入的研究,并利用神经网络算法对其折流板结构进行了优化改进,最后还设计了一款图形用户界面程序,为扭转流换热器的研究工作提供了实用工具。本文的主要研究内容及结果如下:（1）针对扭转流换热器壳程流场流动特点,构建了周期模型,并将其仿真计算结果与整体模型对比,发现流动与传热误差都在4%以内,验证了周期模型的可靠性,为后续研究提供了效率更高的计算方法;（2）通过流速测量实验平台,利用激光多普勒测速仪对扭转流换热器壳程流场的速度进行了实验测量,实验不确定度为4.1%–9.2%,与数值模拟结果对比,误差在10%以内,验证了仿真计算的准确性;（3）根据不同工况下的扭转流换热器壳程流场数值模拟结果计算了对流换热系数、压降、性能评价指标及熵产等性能,并与弓形折流板换热器进行了对比,研究发现相对于传统弓形折流板换热器,相同工况下,扭转流换热器的对流换热系数较低,压降大幅减小,性能评价标准总体优于弓形折流板换热器,且在高质量流量下,优势愈加明显;（4）研究了不同工况下扭转流换热器壳程火积耗散及火积耗散热阻情况,当质量流量提高时,其壳程火积耗散不断增加,但火积耗散热阻逐渐降低。在折流板结构参数对其火积耗散性能影响的研究中,发现按影响大小排序依次为折流板的倾角、宽度、组间距、纵向间距,其中前三者影响较大,都超过了5%;（5）为对扭转流换热器结构进行优化,利用多种折流板结构参数组合下的换热器性能进行了数值模拟与分析,并以此为训练样本,构建了2层隐藏层、20个神经单元、回归值精度达到0.98的人工神经网络。最终优化结果对应的结构参数为折流板倾角30°、宽度95 mm、组间距106 mm,对应的火积耗散热阻为1.22×10-3 K?W-1,相对原结构降低了58%;（6）设计了用于扭转流换热器性能优化的程序,使得操作者能根据已有研究数据对指定工况、性能指标、结构参数范围内扭转流换热器优化问题进行求解,为后续的扭转流换热器流阻抑制和传热强化研究提供了实用工具。