Thermo-hydraulic performance characteristics of novel G-Prime and FRD Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) geometries
Notice bibliographique
Résumé
Efficient thermal management is crucial for numerous applications, from electronics cooling and automobile systems to aerospace systems, necessitating the exploration of advanced heat transfer technologies like TPMS structures. Compared to conventional heat exchangers and heat sinks, lattice structures have improved by around 20–30 % performance. However, the variation in performance of the various lattice structures, such as FRD, G-Prime, etc., is yet unknown. Thus, this study investigates the thermo-hydraulic performance of various Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) structures, including novel G-Prime and FRD geometries, through numerical simulations and experimental validation. The TPMS geometries were modeled using LattGen software and voxelized with 20 % relative density. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations were performed using Ansys Fluent with the k-epsilon turbulence model, and experiments were conducted on 3D-printed samples for validation. The numerical results reveal that G-Prime-2 and FRD Prime exhibit the highest heat transfer performance while demonstrating higher pressure drops than other TPMS geometries. Experimental validation agrees with numerical predictions, confirming the superior thermo-hydraulic performance of G-Prime-2 and FRD Prime for heat transfer enhancement applications. The results contribute to understanding TPMS thermo-hydraulic performance and enable informed geometry selection for thermal management applications.
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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 | 0,000 | 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 ».