Constructal Design of Conductive Asymmetric Tri-Forked Pathways


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This work relies on the constructal design method associated with exhaustive search and genetic algorithms to perform geometric optimization of an asymmetric tri-forked pathway of highly conductive materials (inserts) that remove a constant heat flux from a body and deliver it to three isothermal heat sinks. It is shown numerically that the global thermal resistance, represented by the maximum excess of temperature, can be minimized by means of geometric evaluation subject to two constraints, the total rectangular area where the forked pathway is circumscribed and the tri-forked pathway area, and seven degrees of freedom. A parametric study is performed to show the influence of the degrees of freedom over the global thermal resistance. The optimal geometry was obtained for a 40% area fraction, leading to a maximum excess temperature seven-times minimized with a thermal performance 627% better than a once optimized architecture, showing the importance of the design for thermal performance. For higher values of aspect ratio, height/length, the optimal configuration is highly asymmetrical, while for lower ratios the bifurcated branches has low influence over the thermal performance of the system. The optimal tri-forked pathway presented a 307% lower thermal global resistance compared to a V-shaped pathway on the same conditions.

Об авторах

T. Fagundes

Department of Mechanical Engineering

Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Бразилия, Rua Sarmento Leite, 425, Porto Alegre, RS, 90050-170

G. Lorenzini

Universita degli Studi di Parma

Автор, ответственный за переписку.
Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Италия, Parco Area delle Scienze 181/A, Parma, 43124

E. Estrada

School of Engineering

Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Бразилия, Italia Avenue km 8, Rio Grande, RS, 96201-900

L. Isoldi

School of Engineering

Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Бразилия, Italia Avenue km 8, Rio Grande, RS, 96201-900

E. dos Santos

School of Engineering

Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Бразилия, Italia Avenue km 8, Rio Grande, RS, 96201-900

L. Rocha

Mechanical Engineering Graduaate Program

Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Бразилия, Av. Unisinos, 950, CEP, Sao Leopoldo, RS, 93022-750

A. da Silva Neto

Polytechnic Institute

Email: giulio.lorenzini@unipr.it
Бразилия, Nova Friburgo, RJ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».