Thermal Contact Conductance of Non-Flat, Rough, Metallic Coated Metals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal contact conductance is an important consideration in such applications as nuclear reactor cooling, electronics packaging, spacecraft thermal control, and gas turbine and internal combustion engine cooling. In many instances, the highest possible thermal contact conductance is desired. For this reason, soft, high conductivity, metallic coatings are sometimes applied to contacting surfaces (often metallic) to increase thermal contact conductance. O’Callaghan et al. (1981) as well as Antonetti and Yovanovich (1985, 1988) developed theoretical models for thermal contact conductance of metallic coated metals, both of which have proven accurate for flat, rough surfaces. However, these theories often substantially overpredict the conductance of non-flat, rough, metallic coated metals. In the present investigation, a semi-empirical model for flat and non-flat, rough, uncoated metals, previously developed by Lambert and Fletcher (1996), is employed in predicting the conductance of flat and non-flat, rough, metallic coated metals. The models of Antonetti and Yovanovich (1985, 1988) and Lambert and Fletcher (1996) are compared to experimental data from a number of investigations in the literature. This entailed analyzing the results for a number of metallic coating/substrate combinations on surfaces with widely varying flatness and roughness. Both models agree well with experimental results for flat, rough, metallic coated metals. However, the semi-empirical model by Lambert and Fletcher (1996) is more conservative than the theoretical model by Antonetti and Yovanovich (1985, 1988) when compared to the majority of experimental results for non-flat, rough, metallic coated metals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».