An integration of topology optimization and conformal minimal surfaces for additively manufactured liquid-cooled heat sinks
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a novel methodology that integrates thermal-fluidic topology optimization (TopOpt) with advanced latticing techniques to design high-performance heat sinks tailored for additive manufacturing (AM). Inspired by a liquid cooling case study utilizing triply periodic minimal surface (TPMS) lattices, developed through conformal mapping by the nTop-Puntozero design team, the methodology focuses on replicating, adapting, and optimizing the original design to enhance flow characteristics while maintaining effective heat dissipation, adhering to Design for Additive Manufacturing (DfAM) guidelines and constraints. Four design variants were evaluated: a conventional serpentine cold plate, a geometrically similar replica of the reference design, and two hybrid TopOpt-latticing heat sinks. Numerical simulations were conducted to characterize performance metrics across a range of fluid pumping powers ( P pump ≤ 0.15 Watts). The results demonstrate that the proposed approach significantly enhances thermal-hydraulic performance compared to conventional designs. Additionally, prototypes of the optimized heat sinks were successfully fabricated using laser powder bed fusion (LPBF), validating their manufacturability. This work highlights the potential of hybrid TopOpt-latticing methods in achieving superior heat sink performance and underscores the necessity for holistic design workflows to fully integrate optimization, manufacturability, and application-specific requirements. Future research will focus on further development of these workflows and experimental validation of the numerical findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».