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Enregistrement W4414239958 · doi:10.3390/en18184920

Review of Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) Structures for Cooling Heat Sinks

2025· article· en· W4414239958 sur OpenAlexafffund
Khaoula Amara, M. Ziad Saghir, Ridha Abdeljabar

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeat sinkMultiphysicsCoolantThermal conductivityHeat transferThermalHeat exchangerHeat spreaderForced convectionThermal conduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review paper deals with Triply Periodic Minimal Surfaces (TPMS) and lattice structures as a new generation of heat exchangers. Especially, their manufacturing is becoming feasible with technological progress. While some intricate structures are fabricated, challenges persist concerning manufacturing limitations, cost-effectiveness, and performance under transient operating conditions. Studies reported that these complex geometries, such as diamond, gyroid, and hexagonal lattices, outperform traditional finned and porous materials in thermal management, particularly under forced and turbulent convection regimes. However, TPMS necessitates the optimization of geometric parameters such as cell size, porosity, and topology stretching. The complex geometries enhance uniform heat exchange and reduce thermal boundary layers. Moreover, the integration of high thermal conductivity materials (e.g., aluminum and silver) and advanced coolants (including nanofluids and ethylene glycol mixtures) further improves performance. However, the drawback of complex geometries, confirmed by both numerical and experimental investigations, is the critical trade-off between heat transfer performance and pressure drop. The potential of TPMS-based heatsinks transpires as a trend for next-generation thermal management systems, besides identifying key directions for future research, including design optimization, Multiphysics modeling, and practical implementation.

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 enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,356

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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