The Influence of Material Properties and Spreading Resistance in the Thermal Design of Plate Fin Heat Sinks
Notice bibliographique
Résumé
The thermal design of plate fin heat sinks can benefit from optimization procedures where all design variables are simultaneously prescribed, ensuring the best thermodynamic and air flow characteristic possible. While a cursory review of the thermal network established between heat sources and sinks in typical plate fin heat sinks would indicate that the film resistance at the fluid-solid boundary dominates, it is shown that the effects of other resistance elements, such as the spreading resistance and the material resistance, although of lesser magnitude, play an important role in the optimization and selection of heat sink design conditions. An analytical model is presented for calculating the best possible design parameters for plate fin heat sinks using an entropy generation minimization procedure with constrained variable optimization. The method characterizes the contribution to entropy production of all relevant thermal resistances in the path between source and sink as well as the contribution to viscous dissipation associated with fluid flow at the boundaries of the heat sink. The minimization procedure provides a fast, convenient method for establishing the “best case” design characteristics of plate fin heat sinks given a set of prescribed boundary conditions. It is shown that heat sinks made of composite materials containing nonmetallic constituents, with a thermal conductivity as much as an order of magnitude less that typical metallic heat sinks, can provide an effective alternative where performance, cost, and manufacturability are of importance. It is also shown that the spreading resistance encountered when heat flows from a heat source to the base plate of a heat sink, while significant, can be compensated for by making appropriate design modifications to the heat sink.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».