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저자정보
김수영 (홍익대학교) 김명균 (홍익대학교) 장승원 (홍익대학교) 정진욱 (홍익대학교) 김도균 (홍익대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2023년 학술대회
발행연도
2023.11
수록면
408 - 413 (6page)

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With the ongoing advancements in artificial intelligence and big data technologies, CPUs are experiencing an escalated heating load owing to the swiftly rising computational requirements. Failing to adequately cool the CPU during intense operations can result in irreversible device damage and diminished performance. To counteract this, improvements in cooling efficiency are crucial, especially through innovative fan designs. The current research presents the Dual Combined Fan, a distinctive design that diverges from traditional fans with its unique double-coupled shape. We performed computational fluid dynamics (CFD) to assess the cooling capabilities of this fan and also conducted experimental tests to validate the numerical simulations. Our results demonstrate that the Dual Combined Fan, primarily because of its flow convergence behavior, significantly outperforms conventional fans in cooling efficiency under comparable conditions.
#Dual Combined Fan(이중결합팬) #CPU Cooling(CPU 냉각) #CFD (전산유체역학) #FlowVisualization(유동 가시화) #Flow Convergence(유동 수렴)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

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