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Enregistrement W3205916839 · doi:10.23977/jeis.2021.060203

Thermal Optimizations and CFD Analysis of Finned Heat Sinks for Natural Convection

2021· article· en· W3205916839 sur OpenAlexvenueno aff
Lian-Tuu Yeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat sinkComputational fluid dynamicsMechanicsHeat transfer coefficientHeat transferFinNatural convectionSink (geography)ConvectionConvective heat transferAirflowThermodynamicsMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It would save a lot of time and efforts if individual heat sinks are thermally optimized prior to using the CFD tools for system analysis and design. The practical example of such process which employs an existing correlation for optimization of finned heat sinks is presented. Several CFD simulations are first performed to compare with the results from the correlations.  The good agreement of the U-channel heat transfer coefficient between the correlation and CFD results further validates the accuracy of the correlation. The main focus of the present work is to perform a detailed CFD analysis on the heat sink with the fin optimal spacing of 0.439”. The flow field ultimately determines the heat transfer from the heat sink. Therefore, an effort is made to provide the insight view of the detailed flow fields which has never been done before. The velocity is relatively uniform when the air first enters the finned heat sink from the bottom side (low end). However, due to the entrant flow entering spacing between the fin tips at the face of the heat sink, the velocity of the air flow increases along the length of the heat sink when the air flows upwards. The CFD results indicate that the heat loss per zone decreases along the heat sink length (height). The total natural convection heat loss of this heat sink is 96.61 watts. The heat transfer coefficient of the entire heat sink is 0.7 Btu/hr-ft2 while the heat transfer coefficient from the U-channels alone is 0.61 Btu/hr-ft2. The results indicate that system with the cover in contact with fins perform better thermally than that of the case without the cover. It is also found that there is no effect of the cover/shroud on the heat loss or entrant flow rate as long as the distance between the cover and the heat sink fin tips is greater than 4.36” with the fin height of 2.0”. Based on the limited data in this work, one may conclude that there is no effect of the cover on the heat transfer of a finned heat sink if the distance between the heat sink and the cover is greater than 2.5 times of the fin height.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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