Liquid metal microfluidic cooling system for high-efficiency thermal management via learning-based genetic algorithm

High heat flux density is a critical factor that limits the performance and reliability of miniaturized, high-power microelectronic systems. This study proposes a liquid metal (LM)-based microfluidic cooling system optimized through a data-driven computational framework based on an enhanced Genetic...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Engineering applications of artificial intelligence Ročník 161; s. 112324
Hlavní autoři:	Wang, Yucheng, Bi, Antong, Chen, Kaiyu, Yu, Shenxin, Gao, Wanping, Zhang, Wenyi, Wu, Yuwan, Li, Zhiqiang, Wang, Shaoxi
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 12.12.2025
Témata:	Algorithm-guided parameter tuning Enhanced genetic algorithm Liquid metal Microfludic cooling Thermal management Thermal management Liquid metal Microfludic cooling Enhanced genetic algorithm Algorithm-guided parameter tuning
ISSN:	0952-1976
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!