Contents
1 Mixing at Microscale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.1 Applications of Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.2 Micromixer Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.3 Mechanism of Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
1.4 Dimensionless Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
1.5 General Comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2 Active and Passive Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1 Active Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Passive Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3 Computational Analysis of Flow and Mixing in Micromixers . . . . . . 35
3.1 Eulerian Approach to Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2 Lagrangian Approach to Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.3 Mixing Quantification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4 Design Optimization of Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.1 Optimization Strategies for Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2 Conventional Versus Surrogate-Based Optimization . . . . . . . . . . . 50
4.3 Design of Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4 Surrogate Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.4.1 Response Surface Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.4.2 Radial Basis Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.4.3 Kriging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
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1 Mixing at Microscale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.1 Applications of Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.2 Micromixer Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.3 Mechanism of Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.4 Dimensionless Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1.5 General Comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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2 Active and Passive Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1 Active Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Passive Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3 Computational Analysis of Flow and Mixing in Micromixers . . . . . . 35
3.1 Eulerian Approach to Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2 Lagrangian Approach to Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.3 Mixing Quantification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4 Design Optimization of Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.1 Optimization Strategies for Micromixers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2 Conventional Versus Surrogate-Based Optimization . . . . . . . . . . . 50
4.3 Design of Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4 Surrogate Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.4.1 Response Surface Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.4.2 Radial Basis Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.4.3 Kriging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
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