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Enregistrement W4220745993 · doi:10.37934/cfdl.14.2.19

Effects of Operating Conditions on Evaporation Rate and Wall Shear Stress Development in a Micro-gap Heat Sink with Internal Micro-Fins

2022· article· en· W4220745993 sur OpenAlexaff
Shugata Ahmed, Erwin Sulaeman, Ahmad Faris Ismail, Muhammad Hasibul Hasan, Zahir Hanouf

Notice bibliographique

RevueCFD Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceHeat sinkHeat fluxHeat transferPressure dropHeat transfer coefficientMechanicsShear stressCritical heat fluxFinCoolantComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaporation in the micro-gap heat sink has a very high heat transfer coefficient. As a result, it is significant for high heat flux management. Heat transfer rate can be enhanced further by including internal micro-fins. However, the pressure drop penalty due to the small gap height and fin surfaces is a major concern. Wall shear stress development is responsible for pressure drop. This paper investigates the effects of operating conditions, e.g., wall heat flux, pumping power, and inlet void fraction, on evaporation rate and wall shear stress development in a micro-gap heat sink with internal micro-fins of rectangular and triangular profiles, while the cross-sectional area (21.8 mm2) is kept constant. R-134a is considered as coolant. Results show that the evaporation rate from per unit volume increases with the increment of wall heat flux and decreases with the enhancement of pumping power. However, after a threshold value of the pumping power (2×10-4 W), the decrement rate falls. Again, the wall shear stress rises with the increasing wall heat flux and pumping power while reduces for escalating inlet void fraction.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,393

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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