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Enregistrement W2050072477 · doi:10.1115/interpack2009-89076

Improving the Performance of an Impingement Heat Sink by Modifying the Fin Shapes

2009· article· en· W2050072477 sur OpenAlexaff
Sravan Gondipalli, Bahgat Sammakia, Gamal Refai-Ahmed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat sinkFinThermal resistanceAirflowMaterials scienceSink (geography)Pressure dropHeat transferPlate fin heat exchangerThermalHeat spreaderMechanicsMechanical engineeringThermodynamicsEngineeringPlate heat exchangerComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the power dissipated by advanced microelectronic devices continues to increase, the demand for reliability also increases. This increases the requirements on the thermal performance of every part of the system, including the heat sink. One of the objectives of this study is to examine the effect of the shape of the heat sink fins on the thermal performance of the system. The pressure gradient at the center of the heat sink, near the base, tends to be high. This significantly reduces the airflow at that location and, hence, decreases transport in that region. Different fin shapes and airflow rates have been studied with the objective of searching for an optimal heat sink design that would improve the thermal performance without increasing the pressure drop across the heat sink. Parallel plate fins have been investigated by removing fin material from the region near the center of the heat sink along the length and height of the fins. The study also examines the impact of uniform and non-uniform heat sources in the device upon the overall system thermal performance. Twenty one heat sink designs with different cuts were simulated and compared and an improved heat sink design was proposed by eliminating the fin material at the center of the heat sink, thereby enhancing its thermal performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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