Experimental investigation of the thermal–hydraulic performance of hook-shaped fins and dimples
Notice bibliographique
Résumé
• Novel and cost-effective extended surfaces, GRIPMetal, are investigated. • Experiments were conducted at low Re . • Thermal performance of GRIPMetal peaked at the smallest tip-clearance. • Empirical correlations predicted performance with errors < 4.1 % ( Nu h ) and 10 % ( f h ). • GRIPMetal outperformed existing surface enhancement techniques by 13 %−91 %. In forced convection, arrays of extended surfaces are commonly used to increase heat transfer rates because they increase specific surface area, improve fluid mixing, and generate turbulence which results in higher heat transfer coefficients. The objective of this work is to comprehensively quantify the heat transfer coefficient and pressure drop of arrays of hook-shaped fins and dimples, trademarked as GRIPMetal. Experiments were conducted by pumping water through a rectangular channel to cool heated GRIPMetal surfaces on one side. The channel height was varied to adjust the tip clearance above the arrays. Three sizes of GRIPMetal arrays were tested across a range of Reynolds numbers ( Re ) from 600 to 12,000. The Nusselt number ( Nu ) and friction factor ( f ) were used to evaluate the thermal–hydraulic performance of the arrays and to quantify their effectiveness relative to a flat surface. The overall thermal–hydraulic performance factor ( η o ) was employed, and empirical correlations were developed to describe Nu and f for the arrays. All the GRIPMetal arrays exhibited higher thermal performance than a smooth surface, with Nu ranging from 2.4 to 5.7 times higher, depending on the array type, Re , and channel height. However, the pressure drop was also higher than that of a smooth channel. Despite the pressure drop penalty, the overall thermal-hydraulic performance of the arrays was always higher than that of the smooth surface—the lowest performance factor was 1.4 for the mini arrays. GRIPMetal outperformed other similar heat transfer enhancement techniques explored in the literature, suggesting its potential to serve as a low-cost heat transfer enhancement method.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».