Synergistic effect of active-passive methods using fins surface roughness and fluid flow for improving cooling performance of heat sink heat pipes
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».