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Enregistrement W1975369089 · doi:10.2514/1.33189

Numerical Investigation of a Radial Microchannel Heat Exchanger with Varying Cross-Sectional Channels

2008· article· en· W1975369089 sur OpenAlexaff
R. Muwanga, Ibrahim Hassan, Mohamed Ghorab

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermophysics and Heat Transfer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelMechanicsMaterials scienceHeat transferThermal conductionHeat sinkHeat exchangerComputational fluid dynamicsInletThermal resistanceMicro heat exchangerThermodynamicsHeat transfer coefficientMechanical engineeringPhysicsComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the heat transfer performance of a radial microchannel heat exchanger with varying cross-sectional-area channels. The thermal performance of axially varying cross-sectional-area channels is compared with uniform cross-sectional-area channels. The first model is a one-dimensional thermal-resistance based model, and the second model is a three-dimensional conjugate computational fluid dynamics analysis using FLUENT software. The heat sink has a footprint area of 3.5 cm 2 and the fluid flows radially inward. The inlet aspect ratio is varied from 0.4 to 1.0, and the outlet aspect ratio is fixed at 0.5. Inclusion of axial conduction effects are found to be imperative for accurate modeling of a radial configuration using the one-dimensional thermal-resistance model. The analysis shows that when constrained by a fixed channel-outlet area, increasing the channel-inlet area will improve the thermal performance. At low pumping powers, the present scheme is found to have thermal performance that is equivalent to or better than the performances with other experimentally and numerically investigated microchannel heat sink designs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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