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Enregistrement W2331411292 · doi:10.2514/6.2006-3412

Flow Boiling Oscillations in Microchannel Heat Sinks

2006· article· en· W2331411292 sur OpenAlexaff
R. Muwanga, Ibrahim Hassan

Notice bibliographique

Revue9th AIAA/ASME Joint Thermophysics and Heat Transfer Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelBoilingFlow boilingHeat sinkMechanicsFlow (mathematics)Nucleate boilingMaterials scienceThermodynamicsHeat transferPhysicsHeat flux

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

*† The following presents flow boiling oscillation characteristics in two silicon microchannel heat sink configurations aimed at micro/nano- spacecraft thermal management. One is a conventional heat sink with 45 parallel channels, whereas the second is similar except with cross-links at 3 locations along the channels. Data are presented over a flow range of 20 to 50 ml/min using distilled water as the working fluid. The heat sinks have a footprint area of 3.5 cm 2 and contain 269 µm wide by 283 µm deep DRIE channels. Flow boiling oscillations are found to be similar in characteristic trends between the two configurations, showing a decreasing frequency with increasing heat flux. The oscillation amplitudes are relatively large, but identical in frequency and phase between the inlet and outlet temperature, inlet pressure and pressure drop. Data for the standard heat sink at two different inlet temperatures and various flow rate, show an increasing frequency trend with decreasing inlet temperature, whereas an increasing frequency with increasing flow rate. Although limited data is presented on the cross-linked configuration, this work presents a first glimpse of their characteristics under two-phase flow conditions.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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