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Enregistrement W2965761973 · doi:10.23977/jeis.2019.41013

High Efficiency Low Profile Heat Sink for Air Cooling of Microelectronics

2019· article· en· W2965761973 sur OpenAlexvenueno aff
Lian-Tuu Yeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat sinkMicroelectronicsMechanical engineeringElectronics coolingAir coolingElectronicsPrinted circuit boardPassive coolingPlate fin heat exchangerSink (geography)Materials scienceHeat spreaderHeat transferThermal resistanceNuclear engineeringEngineeringMechanicsElectrical engineeringHeat exchangerPlate heat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooling of electronics has received considerable attention recently. Simplicity and easy maintenance make direct air cooling a most attractive approach in cooling of electronics. Various heat sinks are often mounted to the microelectronic components in order to enhance thermal performance so that the components can be maintained below the respective temperature limits. The high thermal efficiency low profile cell-fins heat sink is developed to meet the need of high power electronics in the limited space between printed circuit boards often occurred in any microelectronic equipment. For the purpose of comparison, convectional heat sinks, including extrusion fins and plain fins are included in the evaluation. A CFD analysis is performed to characterize the performance of the individual heat sinks. A copper heat sink is mounted to a component on the printed circuit board (PCB) which is cooled by the air with the velocities at 1.5, 2.5, 3.5, and 5.5 m/sec, respectively. In order to simulate the real board condition, the flow by-pass which is an important phenomenon to the performance of the heat sink is included in the analysis. The purpose of this study is to evaluate the thermal performance of the individual heat sinks, with special interests in this newly developed cell fin heat sink at various flow velocities. In addition, the effects of the flow by-pass as well as heat sink flow leakage on the heat sink performance will also be examined in details.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,002
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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