Experimental and Numerical Analysis of Phase Change Material (PCM) Heat Sinks and Determination of Mushy Zone Constant
Notice bibliographique
Résumé
Electronic packages with increased performance and process capability and decreased in size have been developed daily. High-performance chips include more circuits and this causes an increase in heat dissipation. To remove this heat from component and reduce the risk of overheating and damage, heat sinks filled with phase change material (PCM) can be used as passive cooling device. PCMs can absorb and store large amounts of heat energy and thanks to this, temperature of electronic devices can be regulated at the melting point of PCM. Since performing experiments and testing procedure of prototypes are costly, difficult and time consuming, numerical modelling saves time and reduces cost of prototyping. During phase transition of PCM, mushy zone, which is a two-phase mixed region between solid and liquid regions, is observed. Numerical modelling of this region is critical for PCMs because this region affects whole flow characteristics and heat transfer of PCM. To model this region, mushy zone constant is used in ANSYS Fluent Solidification&Melting option. This constant is accepted as 10 5 for all PCMs in ANSYS Fluent, however, each PCM has a specific mushy zone constant, which should be determined before flow analysis. In this paper, a 4-chambered PCM heatsink with different PCMs are investigated experimentally and numerically. Mushy zone constants are determined from experiments and then applied as an input to numerical analyses. Different trademarked phase change materials with codes A58H, RT-65 and S72 PCMs are used in the experiments. Experimental results are used for the validation of numerical studies. CFD results show good agreement with experiments, the highest error is obtained as 11%. In addition, from experimental results, it is observed that PCM provides a 30 o C temperature drop and therefore increases the operational time of IC package.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».