Heat Transfer Impact of Synthetic Jets for Air-Cooled Array of Fins
Notice bibliographique
Résumé
Free convection air cooling from a vertically placed heat sink is enhanced by upward concurrent pulsated air flow generated by mesoscale synthetic jets. The cooling enhancement is experimentally studied. An enhancement factor is introduced and defined as the ratio of convection heat transfer coefficients for jet-on (enhanced convection) to jet-off (natural convection) cooling conditions. To obtain the two coefficients, heat transfer by radiation is excluded. A high-resolution infrared (IR) camera is used to capture detailed local temperature distribution on the heat sink surface under both cooling conditions. Analysis is carried out to obtain local convection heat transfer coefficients based on measured local surface temperatures. The enhancement of convectional cooling by synthetic jets can be then quantified both locally and globally for the entire heat sink. Two categories of thermal tests are conducted. First, tests are conducted with a single jet to investigate the effects of jet placement and orifice size on cooling enhancement, while multiple jets are tested to understand how cooling performance changes with the number of jets. It is found that the cooling enhancement is considerably sensitive to jet placement. Jet flow directly blowing on fins provides more significant enhancement than blowing through the channel between fins. When using one jet, the enhancement ranges from 1.6 to 1.9 times. When multiple jets are used, the heat transfer enhancement increases from 3.3 times for using three jets to 4.8 times for using five jets. However, for practical thermal designs, increasing the number of jets increases the power consumption. Hence, a new parameter, “jet impact factor (JIF),” is defined to quantify the enhancement contribution per jet. JIF is found to change with the number of jets. For example, the four-jet configuration shows higher JIF due to higher contribution per jet than both three-jet and five-jet configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».