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Enregistrement W2551149990 · doi:10.1115/ht2016-7076

A Comparison of Numerical Strategies for Optimal Liquid Cooled Heat Sink Design

2016· article· en· W2551149990 sur OpenAlexaff
Ali C. Kheirabadi, Dominic Groulx

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphysicsHeat sinkHeat transferMechanicsParametric statisticsLaminar flowMaterials scienceChannel (broadcasting)ThermodynamicsPressure dropFluid dynamicsComputational fluid dynamicsFinite element methodMathematicsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares two common numerical strategies for modeling flow and heat transfer through mini- and micro-channel heat sinks: the unit cell approach and a complete three dimensional unified approach. Conjugate heat transfer and laminar flow through a copper-water heat sink over a 2×2 cm2 heat source have been modelled using the finite element method within COMSOL Multiphysics 5.0; with the primary objective being to identify the channel width at which the two models yield similar temperature and pressure predictions. Parametric studies that varied channel widths showed that as these widths were reduced, and the total number of channels increased, temperature and pressure predictions from both models converged to similar values. Relative differences as low as 5.4 and 1.6 % were attained at a channel width of 0.25 mm for maximum wall temperatures and channel pressure drops, respectively. Based upon its computational efficiency and conservative over prediction of wall temperatures, the unit cell approach is recommended as a superior design tool for parametric design studies at channel widths of less than 0.5 mm.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,235

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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