Enhanced Microconvection Through Distributed Heat Source Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Much research in small-scale natural convection is targeted towards improved passive cooling of microelectronic devices (with increasing dissipative heat flux, higher operating frequencies, and increased component density). Small-scale convection also plays a central role in some more recent miniaturization efforts such as chemical analysis systems and energy conversion devices. In general, the small length-scales associated with these systems greatly inhibit natural convection heat transfer and species transport. The focus of this study is the enhancement of natural convection based heat transfer through independent modulation of heat fluxes from a planar array of distributed sources. Unsteady heat generation is common in electronic components, and more importantly, small-scale systems can be designed to induce dynamic heat fluxes. In this work, the heat transfer resulting from distributed and modulated heat sources on the order of 100μm–1000μm in 2D enclosures filled with air are investigated numerically. The heat sources are modelled as flush-mounted sources with prescribed heat flux boundary conditions. Air adjacent to the sources is heated, and eventually, the flow structure will transition from the conduction-dominated regime to the buoyancy driven convection-dominated regime. Optimum heat transfer rates and the onset of thermal instability are governed by the size and spacing of the sources, the width-to-height aspect ratio of the enclosure and the phase shift between modulated heat sources. The thermal expansion coefficient is assumed small enough that the Boussinesq approximation is appropriate, and the continuity, momentum and energy equations are solved using computational fluid dynamics (CFD). The effects of the source size and source spacing on heat transfer rates are determined. This work provides insight on the parameters required to provide enhanced heat and mass transfer in small-scale systems exhibiting distributed and modulated heat sources.Copyright © 2005 by ASME
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».