Aluminum-ceramic composites for thermal management in energy-conversion systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The most important property of energy-conversion ceramics in high-power lighting devices based on laser diodes (LDs) is thermal durability because high-energy LDs act as excitation and heat sources for ceramics. Herein, aluminum-ceramic composites (ACCs) are introduced for the manipulation of heat generated during high-power lighting. The cerium-doped aluminum garnet (YAG:Ce) phosphor is selected as the energy-conversion ceramic material. The ACCs have an all-in-one structure bridged by a low-melting glass material. In ACCs, the heat flow from the ceramic to Al is manipulated by a heat-flux throttling layer (TL) comprised of Al and glass. During high-power lighting operation, the input-output temperature differences (Tin − Tout) between the ceramic layer (input heat) and end face of the Al layer (output heat) are 13 and 3.9 °C in the absence and presence of the TL, respectively. A lower Tin − Toutmeans less heat is loss during heat flow from the ceramic to the metal due to the temperature gradient created by inserting the TL. The results provide a potential application for multi-energy-conversion systems, i.e., optical to heat and heat to electric energy, in terms of heat flow manipulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».