Numerical investigation of heat transfer mechanism in an embedded PCM-TEG for better overall performance under the fluctuating heat source
Notice bibliographique
Résumé
Using phase change materials (PCM) can effectively ensure the stable operation of semiconductor thermoelectric generators (TEGs). Conventional PCM-TEG structures exhibit relatively poor output performance due to energy barriers caused by low thermal conductivity. The embedded PCM-TEGs proposed in this study can address this issue well by adopting variable structure composite forms of PCM and TEG, resulting in a more complex heat transfer mode than traditional systems. To evaluate embedded systems' characteristics and performance enhancement methods, this paper first establishes a multiphysics mathematical model for embedded PCM-TEGs. Then, employing the TOPSIS method, an optimal embedded structure that considers system output and stability is obtained. Finally, we investigate the effects of key parameters on system performance, including PCM volume, latent heat, melting point, and metal-added composite materials. The CCC PCM-TEG (embedded PCM-TEG with PCM closer to the cold side) exhibits superior performance with a 28.6 % increase compared to conventional structures. For a given PCM volume, embedded structures with equal heights show better performance due to weak influence from asymmetric configurations on internal heat flow direction. Unlike traditional PCM-TEGs, metal-added composite PCMs in embedded structures reduce the temperature difference range across TEGs and thus deteriorate system performance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».