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Enregistrement W2137723236 · doi:10.1088/0022-3727/44/12/125406

Thermal conductivity and contact resistance of metal foams

2011· article· en· W2137723236 sur OpenAlexaff
Ehsan Sadeghi, Scott Hsieh, Majid Bahrami

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityThermal contact conductanceMaterials sciencePorosityMetal foamContact areaThermal contactComposite materialAluminiumHeat transferContact resistanceMetalPorous mediumThermal conductionThermal resistanceThermalConductivityLayer (electronics)ThermodynamicsChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate information on heat transfer and temperature distribution in metal foams is necessary for design and modelling of thermal-hydraulic systems incorporating metal foams. The analysis of heat transfer requires determination of the effective thermal conductivity as well as the thermal contact resistance (TCR) associated with the interface between the metal foam and the adjacent surfaces/layers. In this study, a test bed that allows the separation of effective thermal conductivity and TCR in metal foams is described. Measurements are performed in a vacuum under varying compressive loads using ERG Duocel aluminium foam samples with different porosities and pore densities. Also, a graphical method associated with a computer code is developed to demonstrate the distribution of contact spots and estimate the real contact area at the interface. Our results show that the porosity and the effective thermal conductivity remain unchanged with the variation of compression in the range 0–2 MPa; but TCR decreases significantly with pressure due to an increase in the real contact area at the interface. Moreover, the ratio of real to nominal contact area varies between 0 and 0.013, depending upon the compressive force, porosity, pore density and surface characteristics.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations113
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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