(火积)——描述物体传递热量能力的物理量

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从导热过程与导电过程的比拟出发,引入了与电容器的能量相对应的新的物理量E_h= Q_(vh)T/2.它具有“能量”的性质,它描述了一物体所具有的热量传递的总能力.由于它是热容量与温度乘积之半,因此把此物理量称之为(火积).热量传递是一个不可逆过程,在传递过程中部分(火积)将被耗散,其数值可由(火积)耗散函数的体积分求得.在建立了(火积)平衡方程的基础上定义了(火积)传递的效率,从而可讨论传热过程的优化.在变分分析的基础上,提出了导热过程优化的(火积)耗散极值原理:对于具有一定的约束条件并给定热流边界条件时,当(火积)耗散最小,则导热过程最优(温差最小);在给定温度边界条件时,(火积)耗散最大,则导热过程最优(热流最大).基于(火积)的耗散这个物理量定义了多维导热问题中的当量热阻,从而可把导热优化的(火积)耗散极值原理归结为导热优化的最小热阻原理.最后,以体点散热问题为例,计算了使导热性能最好的导热系数的最佳分布,并对优化前后的导热性能作了比较. Based on the comparison of thermal conduction and conduction, a new physical quantity E_h = Q_ (vh) T / 2 is introduced which corresponds to the energy of the capacitor. It has the property of “energy,” which describes the total capacity of an object to transfer heat. Since it is a half of the product of heat capacity and temperature, this quantity is called (fire product). Heat transfer is an irreversible process, and part of the product (fire product) will be dissipated during the transfer. The value of heat transfer is obtained from the volume fraction of the (fire product) dissipation function. The (fire product) transfer efficiency is defined on the basis of the (fire product) equilibrium equation, so that the heat transfer optimization can be discussed. On the basis of the variational analysis, the optimal (fire product) dissipation extremum principle for the heat transfer process is proposed. For a given heat flow boundary condition, when the (fire product) dissipation is minimum, the heat transfer process Optimal (minimum temperature difference). At the given temperature boundary conditions, (fire product) the maximum dissipation, the thermal conduction process is optimal (heat flow maximum). Dissipation Based on (Fire Product) This physical quantity defines the equivalent thermal resistance in a multidimensional heat conduction problem, which can be attributed to the minimization of the thermal resistance optimization principle. Finally, taking body-point heat dissipation as an example, the best thermal conductivity distribution is calculated, and the thermal conductivity before and after optimization is compared.
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