Experimental Study on Heat Transfer Performance of FKS-TPMS Heat Sink Designs and Time Series Prediction
Notice bibliographique
Résumé
As the demand for advanced cooling solutions increases with the rise in artificial intelligence and high-performance computing, efficient thermal management becomes critical, particularly for data centers and electronic systems. Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) heat sinks have shown superior thermal performance over conventional designs by enhancing heat transfer efficiency. In this study, a novel Fischer–Koch-S (FKS) TPMS heat sink was experimentally tested with four porosity configurations, 0.6 (identified as P6), 0.7 (identified as P7), 0.8 (identified as P8), and a gradient porosity ranging from 0.6 to 0.8 (identified as P678) along the flow direction, under a mass flow rate range of 0.012 to 0.019 kg/s. Key thermal parameters including surface temperature, thermal resistance, heat transfer coefficient, and Nusselt number were analyzed and compared to the conventional straight-channel heat sink (SCHS) using numerical modeling. Among all configurations, the P6 design demonstrated the best performance, with surface temperature differences ranging from 13.1 to 14.2 °C at 0.019 kg/s and a 54.46% higher heat transfer coefficient compared to the P8 design at the lowest mass flow rate. Thermal resistance decreased consistently with an increasing mass flow rate, with P6 achieving a 31.8% reduction compared to P8 at 0.019 kg/s. The P678 gradient design offered improved temperature uniformity and performance at higher mass flow rates. Nusselt number ratios confirmed that low-porosity and gradient TPMS designs outperform the SCHS, with performance advantages increasing as the mass flow rate rises. To further enhance the experimental process, a deep learning model based on a Temporal Convolutional Network (TCN) was developed to predict steady-state surface temperatures using early-stage time-series data, to reduce test time and enable efficient validation.
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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 ».