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Enregistrement W2056571215 · doi:10.1115/ht2009-88557

Thermal Conductivity and Thermal Contact Resistance of Metal Foams

2009· article· en· W2056571215 sur OpenAlexafffund
Ehsan Sadeghi, Ned Djilali, Majid Bahrami

Notice bibliographique

RevueVolume 2: Theory and Fundamental Research; Aerospace Heat Transfer; Gas Turbine Heat Transfer; Computational Heat Transfer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésThermal conductivityMaterials scienceFluidicsComposite materialThermalThermal contact conductanceMetal foamThermal resistanceAspect ratio (aeronautics)Thermal contactContact resistanceParametric statisticsPorosityCross section (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unique specifications of metal foams such as relatively low cost, ultra-low density, high surface-area-to-volume ratio, and most importantly, the ability to mix the passing fluid provide them a great potential for a variety of thermal-fluidics applications. In the present study, a compact analytical model for evaluating the effective thermal conductivity of metal foams is developed. The medium structure is represented as orthogonal cylindrical ligaments that are equally spaced and sized. A unit cell is taken to represent the metal foam. The model accounts for varying cross-sectional ligaments which is consistent with microscopic images. A numerical analysis is performed to verify the proposed analytical models. The model predictions are in good agreement with existing experimental data and the present numerical results. A parametric study is then performed to investigate the effects of variation in ligament cross-section geometry, uniformity, and aspect ratio over a wide range of porosities. Moreover, Thermal contact resistance phenomenon is included in the analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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