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World File Search System热传递
侧壁破裂对小锂离子电池模块中热失控传播倾向的影响
在六型21700锂离子细胞组成的小模块上进行了六个热失去传播测试，在六边形构型中，相邻细胞之间的间距为3 mm。使用直径为8 mm的指甲穿过细胞的正末端，将一个模块中心的一个单元触发到热失控中。在一半的测试中，使用35 mm的穿透深度在触发细胞中启动侧壁破裂。对于另一半测试，在触发细胞中未使用10 mM穿透深度在触发细胞中启动侧壁破裂。在触发细胞经历侧壁破裂的所有测试中，模块中其余六个细胞都有热失去的传播。在所有触发细胞没有侧壁破裂的测试中，模块中的任何其他细胞都没有热失去繁殖。这些结果是通过相对于名义衰竭的侧壁破裂失败的方向性和热传递的幅度来解释的。这些结果强调了当电池模块中发生侧壁破裂故障并强调方法减轻电池系统故障的重要性时，热失去传播的倾向增加了。
纳米级缺陷对石墨烯导热率的影响
有一个显着的理论性旨在理解制造诱导的缺陷对单层石墨烯的操作行为的影响。这些研究主要集中在原子缺陷上，而在合成过程中，纳米级针孔和厚度附着在单层石墨烯上的两个层（双层）的斑块是不可避免的。在这项工作中，通过非平衡分子动力学模拟研究了这些纳米级缺陷对石墨烯热导率的影响。单层锯齿形和面向扶手椅的热导率的导热度是建模的，以捕获空隙和双层缺陷的影响。分析具有50 nm×10 nm尺寸的单层石墨烯片，其椭圆形缺陷为6 nm（主要轴）。我们的结果显示，随着温度的升高，导热率降低了20％以上，随着空隙尺寸的增加约75％。单层石墨烯的热导率的降低为15％，双层缺陷的直径为6 nm。这项研究表明，缺陷形状对石墨烯的导热性产生了巨大影响，与圆形相比，用椭圆形的缺陷表明石墨烯的热传递更高。这项工作提供了如何量化制造诱导缺陷对石墨烯导热率的影响的指南。
隧道环境对能量隧道性能效果的数值研究
A Central area of a zone, m 2 32 A l Tunnel surface area in contact with the ground, m 2 33 C eff Effective volumetric specific heat capacity, J/m 3 /K 34 c f Specific heat of circulating fluid, J/kg/K 35 c p Specific heat capacity at constant pressure, J/kg/K 36 c s Specific heat of dry solid matrix, J/kg/K 37 c w Groundwater specific heat, J/kg/K 38 d在管壁的内径38 d，m 39 d的管壁外径，m 40 f d darcy摩擦因子41 h eq等效的对流传热系数，w/ m 2/ k 42 h f的对流传热系数循环流体的对流传热系数，w/ m 2/ m 2/ m 2/ m 2/ k 43 h t有线热传递系数，在空中传播系数，k 44 m/s45ṁ质量流量，kg/s 46 n孔隙率47 pr prandtl编号48
布雷顿泵热储能系统的热力学性能：内部和外部不可逆性的影响
摘要：提出了一种泵送式热能存储系统的模型。它基于布雷顿循环，依次作为热泵和热机工作。考虑了实际工厂中预期的所有主要不可逆性来源：工作流体和热库之间的热传递引起的外部损失、压力衰减引起的内部损失以及涡轮机械中的损失。数值分析考虑的温度适用于固体热库，例如填料床。特别强调了导致物理上可接受的配置的参数和变量的组合。获得并分析了效率的最大值，包括往返效率，并提供了最佳设计间隔。预测往返效率约为 0.4，甚至更大。分析表明，耦合系统可以运行的物理区域在很大程度上取决于不可逆性参数。这样，功率输出、效率、往返效率和泵送热量的最大值可能位于物理区域之外。在这种情况下，考虑上限值。这些最大值的敏感性分析表明，膨胀机/涡轮机的变化和压缩机的效率对选定的设计点影响最大。对于膨胀机来说，这些下降主要是由于物理操作区域面积的减小。
基于TTSVS的热缓解功率芯片
摘要 - 这项工作通过基于硅VIA的降温功率芯片开发了热模型的分析热模型，与发表的文献相比，其热路径截然不同。通过硅VIA的热扩散角度和横向热传递，以及其热应力对活动区域中载流子迁移率的影响。在三维集成电路中使用的传统一维热模型和有限元分析结果用于验证所提出模型的准确性。通过衬里厚度和粘结层厚度，相对于填充 - via半径，散装的Si厚度的温度升高。 可以发现，与仿真结果相比，提出的热模型比一维模型优于一维模型，这表明通过基于硅VIA基于基于硅VIA的三维整合电路的热管理有所改善。 索引项 - 直通式词，热模型，热机械可靠性，有限元分析相对于填充 - via半径，散装的Si厚度的温度升高。可以发现，与仿真结果相比，提出的热模型比一维模型优于一维模型，这表明通过基于硅VIA基于基于硅VIA的三维整合电路的热管理有所改善。索引项 - 直通式词，热模型，热机械可靠性，有限元分析
不高温罐的通风口填充的数值建模
本文使用广义流体系统仿真程序（GFSSP）（通用流网络代码）提出了一个多节点有限体积模型的冷冻和填充。在马歇尔太空飞行中心进行了通风冷却（VCNVF）测试，在那里进行了一个飞行箱中的坦克，并从供应罐中装满了液氮。在VCNVF测试中，在通风阀打开时，储罐部分冷却。部分冷却后，关闭了排气阀，储罐被填充而没有任何通风。开发了测试设置的集成数值模型。该模型包括来自供应罐的传输线，带喷嘴和实心壁的目标储罐，以及带通风阀的排放线。将储罐离散为多个流体节点和分支，以表示ullage和液氮以及多个固体淋巴结，以表示储罐壁和结构。根据池沸腾相关性计算固体到流体之间的热传递，这些相关性包括膜，过渡和成核沸腾，以及沸腾前和沸腾后的自然对流。与液体喷雾接触时，该模型还解释了油箱中蒸气的冷凝。将储罐中预测的压力，驻留质量，壁和ullage温度与测试数据进行了比较。
机械工程技术选修课
ME 672 & L 复合材料制造 ME 673 工程材料回收 ME 680 & L 激光材料加工与设计 ME 702 能源与可持续性 ME 709 损伤生物力学 ME 710 机械工程师的六西格玛 ME 719 基本燃烧理论 ME 725 机械振动与声学 ME 728 高级电子材料 ME 729 & L 计算机辅助机械系统分析 ME 730 工程系统建模 ME 731 热交换器的高级设计 ME 737 机器人与控制 ME 739 高级机械设计 ME 745 热系统设计 ME 747 基于微计算机的机械系统 ME 749 FEM 在机械工程中的应用 ME 750AE 流体流动与热传递的计算建模 ME 750AF 自动驾驶汽车 ME 750AG 室内空气污染与模拟 ME 750AI 材料相变 ME 752 失效分析方法与工具 ME 753 能源系统的先进材料 ME 758 非线性控制机电系统 ME 760 断裂力学 ME 762 聚合物复合材料 ME 775 微机电系统简介 ME 782 CFD 和传热的工程应用
OPA-RK 系列管道式屋顶空调
制冷剂 R410A 。每个系统都使用被认为具有零臭氧消耗潜能值的制冷剂 R410A。经济性 。较大的型号（参见表格）具有两级或多级操作的灵活性和经济性。压缩机只在需要时才逐步开启。这具有降低启动电流的额外优势。变容量压缩机 。“数字”或“变频”系统包括数字或变频涡旋压缩机，以及双系统上的传统涡旋压缩机。每种数字型号/版本都提供变容量能力，可以更密切地控制室温。“数字”通过避免压缩机的开/关循环来实现。这些压缩机由于设计简单，已被证明非常可靠。电谐波噪声非常低。“变频”变容量是通过改变压缩机的速度实现的。这种类型的压缩机可实现更高的部分负载效率，即功耗更低。高效 。这些逆循环（热泵）空调是您可以投资的最有效的供暖方式之一。每消耗 1 千瓦的电力，最多可产生 3 千瓦的热量。每个室外机都采用高效涡旋或旋转压缩机。热交换线圈使用内槽（膛线）管，以实现更好的热传递。某些型号使用高效 EC 电机。性能。这些系统经过设计和测试，可在低至
界面热阻在锂离子电池热管理中的作用：预印本
摘要 温度对锂离子电池的性能、寿命和安全性有至关重要的影响。因此，了解单个电池单元和电池组内的热量产生和耗散对于制定适当的热管理策略至关重要。关键挑战之一是电池单元的界面传热难以量化。采用稳态绝对法和瞬态激光闪光扩散率法分别测量电池层堆栈和单个电池层的热导率。结果表明，闪光扩散率法在横向和平面内方向均具有更高的热导率。差异主要是由界面热阻引起的，因此可以通过稳态和瞬态测量来估算。为了研究界面热传输对单个电池级别以外的影响，使用了多物理场电池模型。该模型建立在电池组的多尺度多领域建模框架之上，该框架考虑了多种物理现象之间的相互作用。通过数值实验量化了使用热管理材料的电池模块的好处。在热失控事件中，发现界面热阻可以通过显著减少电池之间的热传递来缓解电池模块中的热失控。关键词：锂离子电池、热管理、界面热阻、多物理场建模术语 T 温度 k 热导率 α 热扩散率 ρ 密度 C p 热容量 li 厚度
在CFD中应用机器学习来研究热特性对机翼空气动力特征的影响
计算流体动力（CFD）和机器学习方法用于研究NASA型NACA 0012的热传递。已经开发了几种不同的模型，以检查层流，晶状体流量和Allmaras流对NACA 0012机翼在不同的空气动力学条件下的影响。在本文中，针对多孔模式和非孔模式的不同机翼模式讨论了高温下的温度条件。特定参数包括11.36 x 10-10 m 2的渗透率，孔隙率为0.64，惯性系数为0.37，温度范围为200 k和400K。该研究表明，温度升高可以显着增加提升到拖拉。另外，采用多孔状态和温度差异进一步有助于增强电力到拖拉系数。在调整温度时，神经网络还可以成功预测结果，尤其是在有更多情况的情况下。尽管如此，本研究使用Smoter模型评估了系统的准确性。已显示测试情况最佳性能验证的MSE，MAE和R分别为0.000314、0.0008和0.998960，在k = 3。然而，研究表明，时期值大于2000，增加了计算时间和成本而不提高准确性。这表明SMOTER模型可用于准确对测试案例进行分类；但是，对于最佳性能，不需要更高的时期值。