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Enregistrement W4403689431 · doi:10.1016/j.icheatmasstransfer.2024.108226

Thermo-hydraulic performance characteristics of novel G-Prime and FRD Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) geometries

2024· article· en· W4403689431 sur OpenAlexaff
Collins Chike Kwasi-Effah, Osezua Ibhadode, Ahmed Jawad Qureshi

Notice bibliographique

RevueInternational Communications in Heat and Mass Transfer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrime (order theory)Surface (topology)Materials scienceMinimal surfaceMechanicsGeometryPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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