Forced Convection in Porous Medium Using Triply Periodical Minimum Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in the 3D printing of metals are attracting many researchers and engineers. Tailoring a porous structure using triply periodic minimum surfaces is becoming an excellent approach for cooling electronic equipment. The availability of metallic 3D printing encourages researchers to study cooling systems using porous media. In the present article, we designed a porous structure using a gyroid model produced using 3D printing. Porous aluminum has a 0.7, 0.8, and 0.9 porosity, respectively. The porous medium is tested experimentally using distilled fluid as the cooling liquid, while the structure is subject to bottom heating with a heat flux of 30,000 W/m2. A different inlet velocity from 0.05 m/s to 0.25 m/s is applied. On the numerical side, the porous medium is modeled as a porous structure, and only the Navier–Stokes equations and the energy equation were solved using the finite element technique. In addition, an excellent agreement between the experimental measurement and numerical calculation, an optimum porosity of 0.8 was obtained. The performance evaluation criterion led us to believe that pressure drop plays a significant role in heat enhancement for this type of gyroid structure. As the porosity increases, the boundary layer becomes more noticeable.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».