Synergistic effect of active-passive methods using fins surface roughness and fluid flow for improving cooling performance of heat sink heat pipes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The continued depreciation of electronic components presents severe challenges for thermal management. Regarding this issue, the current experimental study targets to propose and assess two passive cooling (using a heat sink and rough surface) and two active cooling (air and water cooling) for improving the cooling efficiency of aluminum heat sink heat pipes (HSHPs). In roughening process, the fins are chemically etched using a lab-made simple, cost-efficient, and environmental-friendly method to achieve better cooling performance synergistically. Scanning electron microscopy and atomic force microscopy characterizations are executed to investigate the heat sink surfaces’ micro/nano roughened structure. Current results and related comparative studies of the three cooling modules (typical, liquid-based, and liquid-based micro/nano roughened HSHPs) are presented as well, where effects of constant/intermittent heat fluxes (4000–12000 W/m2) and the volume flow rates of testing fluid on heat transfer characteristics, thermal resistance, and temperature behavior are disclosed. Based on findings, at a constant heat flux, roughening the HSHP fins led to an enhancement in cooling through fins and a reduction in cooling through the water. Moreover, it is found that the modified HSHP without testing fluid and with water at volume flow rates of 100 and 200 ml/min decreases the thermal resistance by 11.9, 13.7, and 3.6%, in order, compared with the typical HSHP.
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.
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) | 0,001 | 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 découle