Thermal performance of finned aluminum heat sink filled with ERG aluminum foam: Experimental and numerical approach
Notice bibliographique
Résumé
The rapid improvements in electronic devices have led to a high demand for effective cooling techniques. The purpose of this study was to investigate the heat transfer characteristics and performance of different aluminum heat sinks filled with aluminum foam for an Intel core i7 processor. The aluminum foam heat sinks were subjected to water flow covering the non-Darcy flow regime (300-600 Reynolds numbers). The bottom side of the heat sinks was heated with a heat flux between 8.5 and 13.8 W/cm2. Three different heat sinks were examined in this study. Models A, B, and C contained two, three and four channels, respectively. Each channel gap was filled with ERG aluminum foam. The distributions of the local surface temperature and the local Nusselt number were measured for each heat sink design. The experimental data were compared with the numerical results. The average Nusselt number was obtained for the range of Reynolds numbers, and an empirical correlation of the average Nusselt number as a function of the Reynolds number was derived for each heat sink. The pressure drop across the characteristics of each heat sink design was measured. The thermal performance of each aluminum foam heat sink was evaluated based on the average Nusselt number and the required pumping power. The experimental results revealed that model B achieved the highest average Nusselt number compared with models A and C. However, model C had the highest surface to volume ratio; the thermal boundary layers, which are formed on adjacent fin surfaces inside the aluminum foam, interface with each other causing a reduction in the overall heat transfer. The numerical results were in good agreement with experimental data of local Nusselt number and local temperature with maximum relative errors of 2% and 1%, respectively.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».