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Enregistrement W4386014004 · doi:10.53063/synsint.2023.32143

Sensitivity analysis of fluid flow parameters on the performance of fully dense ZrB2-made micro heat exchangers

2023· article· en· W4386014004 sur OpenAlexvenueno aff
Mohsen Naderi, Mohammad Vajdi, Farhad Sadegh Moghanlou, Hossein Nami

Notice bibliographique

RevueSynthesis and Sintering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mohaghegh ArdabiliSyddansk Universitet
Mots-clésMaterials scienceHeat exchangerMicro heat exchangerTaguchi methodsPlate fin heat exchangerHeat sinkHeat transferOverheating (electricity)Volumetric flow rateMechanical engineeringProcess engineeringPlate heat exchangerMechanicsComposite materialEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat exchangers are important in modern technology and are used in various industries such as power plants, automobiles and airplanes. Their main role is to ensure efficient heat transfer tailored to specific system needs. With miniaturized electronics, challenges such as circuit overheating have emerged, increasing the demand for compact yet high-performance heat exchangers. The advent of micro-electromechanical systems has increased the application of micro heat exchangers with their high surface-to-volume ratio promising enhanced efficiency. Although metals such as aluminum are commonly used for fabricating heat exchangers, their susceptibility to corrosion and high temperatures limits their usefulness. This study turns attention to ultrahigh temperature ceramics, specifically fully sintered ZrB2, known for their high temperature durability and oxidation resistance. Utilizing the Taguchi approach, a robust optimization method, this study explores the sensitivity analysis of fluid flow parameters on the performance of fully dense ZrB2-made micro heat exchangers and highlights the potential of ceramics in heat exchanger construction. Based on the results, the mass flow rate with an estimated contribution of 4.4% in the effectiveness is the most influential parameter on the performance, and in the best case, the effectiveness reaches 24.3%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
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 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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