Improving Thermal Performance of Rectangular Microchannel Heat Sinks using Porous Layer: CFD Simulation and Optimization
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 172
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAFM-16-8_006
تاریخ نمایه سازی: 27 خرداد 1402
چکیده مقاله:
Microchannel heat sinks are very widely used due to their high heat transfer coefficients and low refrigerant requirements. Nevertheless, microchannel heat sinks still perform sub-optimally when it comes to thermal performance. Therefore, this paper investigates the individual and combined impacts of different characteristics of porous media on the thermal performance of microchannel. Four porosity values are considered: ۰.۸, ۰.۸۵, ۰.۹, and ۰.۹۵. The evaluation is based on three-dimensional computational fluid dynamics simulations. Due to the large number of degrees of freedom in this study, Constructal Theory and Design of Experiments are employed. In this study, the response surface type is Genetic Aggregation, while the Latin Hypercube Sampling algorithm is used for data sampling and Genetic algorithm is used for optimization. Combining porous layers with microchannel heat sinks reduces maximum temperatures about ۳K. It is also observed that a lower maximum surface temperature is achieved in the cases with less porosity. Furthermore, the optimal geometry and size of the microchannels with porous layers are determined.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. Montazeri
Mechanical Engineering Group, Pardis College, Isfahan University of Technology, Isfahan ۸۴۱۵۶۸۳۱۱۱, Iran
M. R. Tavakoli
Department of Mechanical Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, ۸۴۱۵۶۸۳۱۱۱, Iran
M. R. Salimpour
Department of Mechanical Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, ۸۴۱۵۶۸۳۱۱۱, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :