Investigation of Cooling Performance of a Swirl Microchannel Heat Sink by Numerical Simulation
Notice bibliographique
Résumé
High heat fluxes have been created by the semiconductor devices due to the high power generation and shrank size. The large heat flux causes the circuit to exceed its allowable temperature and may experience both working efficiency loss and irreversible damage due to excess in their temperatures. In this paper, a swirl microchannel heat sink is designed to dissipate the large heat flux from the devices. The numerical simulation is carried out to investigate the cooling performance. Uniform heating boundary condition is applied and single phase water is selected as coolant. The present micro heat sink applies multiple swirl microchannels positioned in a circular flat plate to enhance the heat convection by creating the secondary flow at high Reynolds numbers. Copper is selected as the material of heat sink. The channel depth and width are fixed as 0.5 mm and 0.4 mm, respectively. The heat is injected into the system from the bottom of heat sink at the heat fluxes from 10 to 60 W/cm2. Flow is supplied from the top of micro heat sink through a jet hole with a diameter of 2 mm and enters swirl microchannels at the volume flow rates varying from 47 to 188 ml/min. The cooling performances of swirl microchannel heat sinks with different curvatures and channel numbers are evaluated based on the targets of low maximum temperature, temperature gradient and pressure drop.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».