Isı Emicilerin Geometrik Parametrelerinin ve Akışkan Özelliklerinin Soğutma Üzerindeki Etkisinin RSM Yöntemi İle İncelenmesi

Abstract

Bu çalışma, blok tiplerinde ve çeşitli akışkanlar kullanılarak tasarlanan ısı alıcıları üzerinde yanıt yüzey yöntemi (RSM) etkisini araştırmaktadır. RSM yöntemi, su, mono-nanoakışkanlar ve hibrit nanoakışkanlar kullanılarak hem dikey hem de yatay yönlerde yerleştirilen blok tipinde tasarlanan ısı emicilerinden elde edilen verilere uygulanmıştır. Veriler beş farklı basınç sınır koşulu altında toplanmış ve 144 veri setine uygulanmıştır. Tasarım parametrelerini analiz etmek ve yedi farklı parametre için denklemler türetmek için Box-Behnken yöntemi kullanılmıştır: yoğunluk, viskozite, özgül ısı, termal iletkenlik, blok kalınlığı, blok mesafeleri ve giriş basıncı sınır koşulları kullanılan parametrelerdir. Denklemler ortalama CPU sıcaklığını, termal direnci ve Performans Değerlendirme Kriterlerini (PEC) belirlemek için kullanılmıştır. Sonuçlar, yatay düzenlemelerde termal direnç (Rth), CPU ortalama sıcaklık (Tm) ve Performans Değerlendirme Kriteri (PEC) için R2 değerlerinin sırasıyla %99,21, %99,21 ve %99,37 olduğunu göstermektedir. Dikey olarak tasarlanan geometrilerdeki R2 değerleri %97,66, %97,66 ve %98,45 olup FLUENT'ten elde edilen sonuçlar ile ANOVA istatistiksel sonuçları arasında güçlü bir korelasyon olduğunu göstermektedir. Her bir değişkenin doğrusal, kare ve kübik etkileri her bir çözümü önemli ölçüde etkilemiştir. Çalışma, RSM yönteminin, yatay düzenlemelerde daha yüksek R2 değerleri ve bloklar arasında daha yüksek mesafe ile ısı alıcıları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu sonucuna varılmıştır. Bir diğer önemli sonuç ise blok kalınlığının artmasının da Rth ve Tm üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermiş, soğutma kapasitesini de artırırken sıcaklık dağılımını homojenleştirdiği görülmüştür.This study investigated the effect of the response surface method (RSM) on heat sinks designed in block types and using various fluids. The RSM method was applied to the data obtained from heat sinks designed in block type placed in both vertical and horizontal directions using water, mono, nanofluids, and hybrid nanofluids. The data were collected under five different pressure boundary conditions and applied to 144 data sets. The Box-Behnken method was used to analyze the design parameters and derive equations for seven different parameters: density, viscosity, specific heat, thermal conductivity, block thickness, block distances, and inlet pressure boundary conditions. The equations were used to determine the average CPU temperature, thermal resistance, and Performance Evaluation Criteria (PEC). The findings show that the R2 values for thermal resistance (Rth), average CPU temperature (Tm), and performance evaluation criteria (PEC) for flat arrangements are 99.21%, 99.21%, and 99.37%, respectively. The R2 values for the vertically designed geometries are 97.66%, 97.66%, and 98.45%, indicating a strong correlation between the results obtained from FLUENT and the ANOVA statistical results. The linear, square, and cubic effects of each variable had a significant impact on each solution. The study concluded that the RSM method has a significant effect on heat sinks with higher R2 values in horizontal arrangements and a higher distance between blocks. Another important result showed that increasing the block thickness also has a significant effect on Rth and Tm, homogenizing the temperature distribution while increasing the cooling capacity.