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Enregistrement W2123570326 · doi:10.1109/itherm.2010.5501368

Study of the transient behavior of microfluidic heat sinks

2010· article· en· W2123570326 sur OpenAlexafffund
Alireza Motieifar, Cyrus Shafai, H.M. Soliman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeat sinkHeat spreaderMaterials scienceHeat transferThermal reservoirThermal resistanceMechanicsThermodynamicsSink (geography)Transient (computer programming)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work the transient behavior of a microfluidic heat sink is studied. Transient response of a heat sink is important for situations where heat inputs are dynamic, especially for applications such as microprocessors that have surfaces which generate heat non-uniformly. Heat generation profile on their surface changes with time and sometimes this change is very rapid. It is the transient characteristics and behavior of the heat sink that determines the surface temperature profile in response to the dynamic heat input. Transient simulation of microfluidic heat sinks confirms that their characteristic approximately follows a simple first order RC equivalent circuit model. Simulations show that the steady state surface temperature of the copper heat sink in transient condition is lower than the surface temperature of the silicon and nickel heat sinks. Therefore, the copper heat sink is superior for long duration transient conditions. Also shown is that a larger heat sink thermal capacitance provides a delayed temperature rise on the surface of the heat sink during the transient. This indicates that using a material with higher heat conductance is not necessarily good if it possess a small heat capacitance. This is illustrated by the silicon heat sink performing poorer than the nickel heat sink, in terms of temperature rise during transient situation, even though it has a higher heat conductance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,128

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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