強制対流熱伝達係数 計算ツール

ヒートシンクの h を 5 と 50 で計算したら、放熱面積が 10 倍違った

CPU クーラーの設計レビューで冷や汗をかいた経験がある。「このヒートシンク、十分足りるよね？」と聞かれて、手元の電卓で h=5 W/m²·K の自然対流値を入れて「1000 cm² あれば OK」と答えた。翌週、FAN を回した実測値は h=50 に近かった。本来なら必要面積は 100 cm² で済んでいた。桁が違う過剰設計で、ヒートシンクは巨大なオーバースペック。

強制対流の熱伝達係数 h は、同じ流体でも流れ方で 1 桁、流体を変えれば 2 桁変わる。空気の自然対流が 5〜10、強制対流が 20〜100、水冷になれば 1000〜10000 W/m²·K。このオーダー感を掴んでいないまま熱設計を始めると、ヒートシンクが 10 倍の重量・容積になるか、逆にチップが焼けるかの二択になりかねない。

このツールは、そのオーダー感を 5 秒で出すために作った。流体を選び、流速と代表長さを打てば、Re・Pr・Nu を経由して h が出る。採用相関式（Gnielinski / Dittus-Boelter / Blasius / Zhukauskas）と精度バッジ（±10〜25%）もセットで表示される。「このくらいの風量で h はどのくらいか」を 30 パターン並べて比較する一次設計、これが本命ユースケースだ。

なぜ作ったのか

既存の計算ツールは、使いにくかったというより「分散しすぎていた」。cattech-lab.com は円管と平板で別ページ。流体も空気・水で別々で、プリセットを切り替えるたびに戻るボタンで全入力をやり直す。engineering-web.com は管内特化で優秀だが、平板や管束は別サイトに飛ばされる。Incropera の教科書コードを Python で書けば自由度は最大だが、毎回 Jupyter を立ち上げて物性テーブルを貼るのは会議中の雑談速度ではない。

結局、「空気・D=20mm・u=10m/s のときの h は？」と聞かれて口頭で答えられない設計者が量産される。自分もその一人だった。筆者はボルトの強度やヒートシンクの放熱を別ツールで作っていたが、熱抵抗ネットワークで convection ノードに入れる h の値だけは、いつも別タブで検索して貼り付けていた。この不連続が最大の不満だった。

もう一つの動機は「相関式の選定を自動化したい」ことだった。管内流なら Re<2300 で層流解（Nu=4.36 か 3.66）、Re>4000 で Gnielinski か Dittus-Boelter、2300〜4000 は遷移域で精度注記、管束なら Zhukauskas の C, m をピッチと Re から引く、平板なら Blasius。この分岐を毎回頭でやっていたら事故が起きるので、流れパターンと Re で自動的に最適な式を選ぶロジックをツールに埋め込んだ。

結果として、2 つの画面でやっていた作業が 1 画面になり、6 種の流体と 4 種の流れパターンをセグメントボタンで切り替えるだけで比較できるようになった。h の単品比較ツールとして、一次設計の「最初の 5 分」に使ってもらえたら嬉しい。

強制対流とは何か / Re・Pr・Nu の役割

強制対流 熱伝達 の第一原理

強制対流は、ファンやポンプで流体を強制的に流し、固体表面との熱のやりとりを加速させる現象だ。自然対流（温度差だけで起きる浮力流）の 5〜10 倍の h が簡単に得られるので、電子機器の冷却や熱交換器の設計で主役を張る。物理的には、流体の境界層を薄く保ち、温度勾配を急峻にすることで熱流束を稼いでいる。

身近なたとえで言えば、熱いコーヒーに息を吹きかけると早く冷めるのと同じだ。静止した空気ではカップ表面の薄い空気層が断熱材のように働くが、息で流れを作るとこの層が剥がされ、冷たい空気が直接触れる。これが強制対流の本質。

オームの法則と熱抵抗のアナロジー

強制対流を理解する最短ルートは、オームの法則とのアナロジーだ。電気では電流 I = 電圧 V / 抵抗 R だが、熱では熱流 Q = 温度差 ΔT / 熱抵抗 R_th となる。対流による熱抵抗は R_conv = 1 / (h × A) で表され、h が大きいほど熱抵抗が小さく、よく冷える。

レイノルズ数 Re — 流れの激しさ

レイノルズ数 Re = ρuL/μ は、慣性力と粘性力の比を表す無次元数。ρ は密度、u は流速、L は代表長さ、μ は粘度だ。管内流では Re<2300 で層流（きれいな整流）、Re>4000 で乱流（渦が混在）、間が遷移域になる。乱流の方が混合が激しく h が大きくなる。オズボーン・レイノルズが 1883 年に染料を流して可視化した実験で見つけた境界値が、今も生きている。

プラントル数 Pr — 速度場と温度場のサイズ比

プラントル数 Pr = μcp/k は、運動量拡散と熱拡散の比。速度境界層と温度境界層の厚さ比を表している。空気は Pr≒0.7 で速度と温度の境界層がほぼ同じ厚さ、水は Pr≒6 で温度境界層が薄くよく冷える、油は Pr=数百〜数千で温度境界層が極薄になる。Pr が大きいほど h が大きい傾向がある。

ヌセルト数 Nu — 対流と伝導の比

ヌセルト数 Nu = hL/k は、対流熱流と純粋な伝導熱流の比。Nu=1 なら流れがない状態と変わらず、Nu が大きいほど対流で稼いでいる。求めたいのは h だが、Re と Pr の関数として Nu を相関式で予測し、そこから h = Nu·k/L で逆算する流れになる。Nusselt（1882-1957）が博士論文で導入した概念で、詳しくはWikipedia ヌセルト数を参照するとよい。

境界層

固体表面すぐ近くには、粘性で流速が急激に変わる速度境界層と、温度が急激に変わる温度境界層が発達する。強制対流ではこの境界層が薄くなり、温度勾配 ∂T/∂y が急峻になるほど熱流束が大きい。乱流では渦が境界層を破壊しながら混合するので、層流より h が桁違いに高い。

h の大きさが設計に効く理由

h 2 倍で必要面積が半分

熱設計の基本式 Q = h·A·ΔT を睨むと、発熱量 Q と温度差 ΔT が決まっているとき、h と A（面積）はトレードオフの関係にある。h が 2 倍になれば必要面積は半分でよい。500W の CPU クーラーで h=20 → 40 W/m²·K に上がれば、ヒートシンクの表面積を半分、重量と材料費を半分にできる。これは設計者にとって劇薬だ。

ディレーティングと許容温度

半導体メーカーのデータシートには「Tc（ケース温度）<85℃で定格出力」のようなディレーティング規定がある。例えば IGBT で Tj(接合温度)=125℃ が絶対定格なら、内部の熱抵抗 Rth_jc と外部の Rth_ca（ケース→周囲）の和で接合温度が決まる。Rth_ca = 1/(h·A) なので、h の見積もりが甘いとそのまま接合温度が上がり、寿命が指数関数的に縮む。アレニウス則では 10℃上がると寿命が半分、よく知られた経験則だ。

ファン風量の限界

「もっと風量を上げれば冷える」は正しいが、h は流速 u の 0.5〜0.8 乗でしか伸びない（平板層流 u^0.5、管内乱流 u^0.8）。一方、ファンの消費電力は流量の 3 乗で増える。流速を 2 倍にしても h は 1.7 倍にしかならず、騒音と消費電力だけが膨らむ。オーダーが分かっていれば「ここから先は風量を増やしても無駄、水冷に切り替えるべき」と判断できる。

事故事例：熱抵抗の見積もり不足

複合プリンタの高速印刷で定着ローラ周辺部品が熱で変形した事例、屋外設置のインバータ筐体で想定外の日射で内部温度が上がり制御基板が落ちた事例。どちらも設計段階で見込んだ強制対流 h が実機で届かず、温度マージンが尽きて起きる。初期の h 見積もりを ±30% 甘く見ただけで、このクラスの対策費が発生する。

規格での扱い

JIS C 60068-2-2（高温試験方法）や IEC 60721（環境条件）では対流条件が厳密に規定される。熱設計の MIL-HDBK-217 でも、Tc と環境温度の関係から故障率を計算するが、Tc は h から逆算される。h は規格準拠設計の最上流だ。

活躍する場面

サーバーラック冷却。ブレード間の空気流速（通常 2〜5 m/s）で平板相関を使う。ラック単位での熱収支を素早く検算したいとき。

制御盤・FA 機器の換気ファン。筐体内の空気循環で、内蔵機器ハウジング表面の h を管内流アナロジーで推定する。

パワー半導体の水冷ジャケット。EV・鉄道車両のインバータで使う水冷で、Re=数万の水管内流として扱う。Gnielinski か Dittus-Boelter を使い分ける。

熱交換器チューブ内流れ。シェル＆チューブや二重管で、チューブ内側の h を Re・Pr から推定。総括伝熱係数 U の入力値になる。

LED 照明のアルミ基板冷却。ヒートシンク間フィン間の狭い空気流路を平板層流として扱う。製品単品のライフ予測に効く。

基本の使い方

1. 用途プリセットを選ぶ。サーバーラック、制御盤ファン、熱交換器、ヒートシンクから近いものを選ぶと、流体・温度・流速・代表長さが自動で入る。

2. 流れパターンと流体を選ぶ。管内流・平板・管束(千鳥)・管束(整列)の 4 パターンと、空気・水・EG50%・SAE10 油・窒素・CO2 の 6 流体から選択。

3. 温度・流速・代表長さを入力。代表長さは管内なら内径 D、平板なら流れ方向長さ L、管束なら管外径 D。壁温 Tw は空欄でも計算できるが、入れると加熱/冷却の自動判定と粘性補正が働く。

4. 結果を見る。h 値・Re・Nu・採用相関式・精度（±%）が自動判定で表示される。結果コピーボタンで数値一式をクリップボードに渡し、熱抵抗や熱交換器サイジングのツールに貼り付けられる。

具体的な使用例

ケース 1：空気管内 Re=11801（Gnielinski）

40℃の空気、内径 20mm の管に u=10 m/s で流す。物性は ρ=1.127 kg/m³、μ=1.91×10⁻⁵ Pa·s、k=0.0272 W/m·K、Pr=0.706。

• Re = 1.127 × 10 × 0.020 / 1.91×10⁻⁵ = 11801（乱流）
• 採用式 = Gnielinski
• Nu = 34.17
• h = Nu·k/L = 34.17 × 0.0272 / 0.020 = 46.47 W/m²·K、精度 ±10%

解釈：典型的な制御盤ファン流路で期待される h 値。100W の発熱体を冷やすなら温度差 ΔT ≒ 22℃で約 0.1m² の伝熱面積が必要。

ケース 2：同条件で Dittus-Boelter（Tw=80℃、加熱）

同じ 40℃・D=20mm・u=10m/s の空気流だが、壁温 Tw=80℃ を指定。Tw > Tm なので「加熱」と判定され、指数 n=0.4 を使う。

• Re = 11801（ケース 1 と同じ）
• Nu = 0.023 × 11801^0.8 × 0.706^0.4 = 36.21
• h = 36.21 × 0.0272 / 0.020 = 49.24 W/m²·K、精度 ±15%

解釈：Gnielinski より 6% 大きい。Dittus-Boelter は簡易だが遷移域近くや Pr 極端値ではズレやすい。一次設計ならどちらでも OK だが、詳細設計では Gnielinski が推奨。

ケース 3：平板層流（サーバーラックブレード表面）

25℃空気、u=3 m/s、ブレード長 L=0.1m。ρ=1.184、μ=1.85×10⁻⁵、k=0.0261、Pr=0.712。

• Re_L = 1.184 × 3 × 0.1 / 1.85×10⁻⁵ = 19200（層流、Re<5×10⁵）
• 採用式 = Blasius（平均）
• Nu_L = 0.664 × 19200^0.5 × 0.712^(1/3) = 82.16
• h = 82.16 × 0.0261 / 0.1 = 21.44 W/m²·K、精度 ±10%

解釈：サーバーラック内の空気対流でよく出る値。h=20 前後は「強制空冷の標準」と覚えておくと、桁を間違わない。

ケース 4：水管内層流（微小流量の水冷ライン）

25℃水、内径 10mm、u=0.1 m/s（非常に遅い層流）。ρ=997、μ=8.91×10⁻⁴、k=0.607、Pr=6.14。

• Re = 997 × 0.1 × 0.010 / 8.91×10⁻⁴ = 1119（層流、Re<2300）
• 境界条件 = 一定熱流束 → Nu = 4.36（層流解）
• h = 4.36 × 0.607 / 0.010 = 264.65 W/m²·K、精度 ±5%

解釈：水は Nu が定数でも k が空気の 22 倍あるので、h=260 W/m²·K と空気の 10 倍以上。水冷の優位性はここで決まる。

ケース 5：強制水冷ジャケット（EV インバータ）

60℃水、内径 8mm、u=2 m/s。ρ=983.2、μ=4.67×10⁻⁴、k=0.654、Pr=2.99。

• Re = 983.2 × 2 × 0.008 / 4.67×10⁻⁴ = 33,686（乱流）
• Gnielinski：f = (0.79·ln(33686) − 1.64)⁻² ≒ 0.0227
• Nu = (0.0227/8)(33686 − 1000)·2.99 / (1 + 12.7·√(0.0227/8)·(2.99^(2/3) − 1)) 分子 = 2.84×10⁻³ × 32,686 × 2.99 ≒ 277.6、分母 ≒ 1 + 12.7·0.0533·1.070 ≒ 1.724
• Nu ≒ 161.0
• h = 161.0 × 0.654 / 0.008 ≒ 13,160 W/m²·K、精度 ±10%

解釈：EV パワーモジュールの水冷ジャケットで狙う典型値。ここまで h が出ると 100kW 級の損失でも 20cm² 程度で冷やせる。空気冷却のケース 1（46 W/m²·K）と比べて約 280 倍。これが水冷を選ぶ理由。

ケース 6：EG50% 低温冷却（氷点下でも凍結しない）

30℃ EG50%（エチレングリコール 50% 水溶液）、D=12mm、u=1 m/s。ρ=1066、μ=2.7×10⁻³、k=0.41、Pr=22.2。

• Re = 1066 × 1 × 0.012 / 2.7×10⁻³ = 4,737（ぎりぎり乱流）
• Gnielinski：f = (0.79·ln(4737) − 1.64)⁻² ≒ 0.0400
• Nu = (0.040/8)(4737 − 1000)·22.2 / (1 + 12.7·√(0.040/8)·(22.2^(2/3) − 1)) 分子 = 0.005 × 3737 × 22.2 ≒ 414.8、分母 ≒ 1 + 12.7·0.0707·7.03 ≒ 7.31
• Nu ≒ 56.7
• h ≒ 56.7 × 0.41 / 0.012 ≒ 1,937 W/m²·K、精度 ±10%

解釈：EG50% は水より粘度が高く k も低いので、水の同条件より h が 4〜5 倍低い。寒冷地向けの不凍液冷却では、この「粘度ペナルティ」を意識した流速増加が必要。

ケース 7：管束（千鳥、空冷フィン付き熱交換器）

60℃空気、管外径 D=10mm、近接流速 u=5 m/s、千鳥配列。ρ=1.060、μ=2.00×10⁻⁵、k=0.0287、Pr=0.701。

• Re = 1.060 × 5 × 0.010 / 2.00×10⁻⁵ = 2,650（Zhukauskas 範囲内）
• Zhukauskas 千鳥 mid-Re：C=0.35、m=0.60
• Nu = 0.35 × 2650^0.60 × 0.701^0.36 = 0.35 × 112.9 × 0.883 ≒ 34.88
• h = 34.88 × 0.0287 / 0.010 ≒ 100.1 W/m²·K、精度 ±15%

解釈：同じ空気・同じ流速でも、管束千鳥配列なら平板の 5 倍の h が出る。空冷熱交換器が千鳥配列を好むのは、この h ブーストが理由。

仕組み・アルゴリズム

候補手法の比較

管内乱流の相関式には複数の候補がある。

• Colburn（1933）: j = (f/2) の形で美しいが、Pr 依存を押し付けで表現するため精度が粗い（±20〜25%）。歴史的価値は高いが現代設計では非推奨。
• Sieder-Tate（1936）: 粘性補正 (μ/μw)^0.14 を明示。粘性の高い油や大温度差ではこちらが強いが、管内流一般には Dittus-Boelter で十分。
• Dittus-Boelter（1930）: Nu = 0.023 Re^0.8 Pr^n、n=0.4（加熱）/0.3（冷却）。シンプルで暗算可能、歴史が長く業界標準。精度 ±15%。
• Gnielinski（1976）: f = (0.79·ln(Re)−1.64)⁻²、Nu = (f/8)(Re−1000)Pr / (1 + 12.7·√(f/8)·(Pr^(2/3)−1))。Pr 範囲と Re 範囲が広く、精度 ±10% と最高水準。遷移域外挿もしやすい。

採用理由

本ツールはGnielinski をデフォルト、Dittus-Boelter を切替オプションにした。Gnielinski は 0.5<Pr<2000、3000<Re<5×10⁶ と広い適用範囲で、水・EG50・油まで 1 つの式でカバーできる。Dittus-Boelter は切替保持しつつ「古い教科書・論文と照合したい」ニーズに応える。Sieder-Tate は壁温 Tw 指定時の粘性補正 (μ/μw)^0.14 を Gnielinski に重ねる形で内部実装している。

平板は Blasius（層流）と 1/7 乗則（乱流）が教科書デフォルト。管束は Zhukauskas（1972）の C, m ルックアップテーブル方式を採用した。これは Incropera 教科書の代表値と一致する。

実装フロー

// 1. 物性値を Tm で線形補間
const props = interpolateFluid(fluidTables[fluid].dataPoints, Tm);

// 2. Re を計算
const Re = props.rho * velocity * charLength / props.mu;

// 3. 流れ領域を判定
const regime = classifyRegime(flowType, Re);

// 4. 相関式を選択して Nu を計算
let Nu: number;
if (flowType === 'tube-internal') {
  if (regime === 'laminar') {
    Nu = thermalCondition === 'uniform-flux' ? 4.36 : 3.66;
  } else if (turbulentModel === 'gnielinski') {
    const f = Math.pow(0.79 * Math.log(Re) - 1.64, -2);
    Nu = (f/8) * (Re - 1000) * props.Pr
       / (1 + 12.7 * Math.sqrt(f/8) * (Math.pow(props.Pr, 2/3) - 1));
  } else {
    const n = wallTempC > Tm ? 0.4 : 0.3;
    Nu = 0.023 * Math.pow(Re, 0.8) * Math.pow(props.Pr, n);
  }
}
// ... flat-plate / tube-bundle の分岐

// 5. h を逆算
const h = Nu * props.k / charLength;

計算例：ケース 1 のステップバイステップ

入力：空気 40℃、D=20mm、u=10m/s。

Step 1. 物性補間。空気テーブルの 40℃点が登録済みなので、そのまま使用：ρ=1.127 kg/m³、μ=1.91×10⁻⁵ Pa·s、k=0.0272 W/m·K、Pr=0.706。

Step 2. Re 計算。

Re = 1.127 × 10 × 0.020 / 1.91×10⁻⁵
   = 0.2254 / 1.91×10⁻⁵
   = 11,801

Re>4000 なので乱流判定。

Step 3. 摩擦係数 f（Gnielinski）。

ln(11801) = 9.376
0.79 × 9.376 − 1.64 = 5.767
f = 5.767^(-2) = 0.0301

Step 4. Nu 計算。

f/8 = 0.00376
√(f/8) = 0.0613
Pr^(2/3) − 1 = 0.706^0.667 − 1 = 0.791 − 1 = −0.209
分子 = 0.00376 × (11801 − 1000) × 0.706
     = 0.00376 × 10,801 × 0.706 = 28.67
分母 = 1 + 12.7 × 0.0613 × (−0.209)
     = 1 − 0.163 = 0.837
Nu = 28.67 / 0.837 ≒ 34.17

Step 5. h 逆算。

h = Nu × k / L = 34.17 × 0.0272 / 0.020
  = 46.47 W/m²·K

精度 ±10%、つまり実機では 42〜51 W/m²·K の範囲と見ておけば安全。

他ツールとの違い

強制対流 h の計算サイトはいくつかある。代表例で言うと cattech-lab.com と engineering-web.com。どちらも昔からお世話になってきた良質なページだけど、使っていると「あと一歩」と感じる場面があった。

cattech-lab.com は円管内流と平板流でページが分かれている。設計の現場では「このヒートシンクはフィン間隙を平板扱いするべきか、それとも狭間隙の管内扱いか」と迷う場面が多い。ページをブラウザのタブで往復しながら同じ流速・同じ温度を何度も打ち込むのが地味にきつかった。

engineering-web.com は管内に特化している反面、平板や管束の強制対流が扱えない。熱交換器でシェル側（管束）の h を押さえたくても、別の資料を当たるしかない。

そしてなんといっても、Incropera の教科書（英訳版）を開いて手計算する方法。精度は最高だけど、物性値表を Appendix A で引き、Re・Pr を電卓で叩き、Gnielinski の式を打ち込み…とやっていると 1 ケースで 20 分は持っていかれる。「概算で h のオーダーだけ知りたい」フェーズには重すぎる。

このツールは 4 流れパターン × 6 流体 × 複数相関式を 1 画面のセグメントボタンで切り替えられる。管内の Gnielinski で h=46 W/m²K、同じ条件を平板に切替えて h=22 W/m²K。数秒で比較できる。「どのモデル化が現実に近いか」を直感で詰められるのが最大の強み。

加えて、用途プリセット（サーバーラック／制御盤ファン／熱交換器チューブ／ヒートシンクフィン間）が一発で代表条件を入れてくれる。空白のフォームを前に「代表長さって内径でいいんだっけ」と迷う時間をゼロにした。ニッチな分野だけど、現場で使う人のためのツールに寄せている。

豆知識・読み物

Nusselt 数の名前の由来

ヌセルト数 Nu はドイツの伝熱工学者 Wilhelm Nusselt（1882-1957）に由来する。1915 年の論文で「伝熱の相似則」を提唱し、流れと伝熱を無次元数で整理する今の枠組みを作った。本人は生涯にわたってミュンヘン工科大学で教え、弟子が世界中の伝熱研究室に散らばった結果、彼の名前がついた無次元数が今も教科書の 1 ページ目に載る。

余談だけど、Nu は「熱伝導だけで伝わる量に対して、対流がどれだけ上乗せしたか」を示す比。Nu=1 なら対流の寄与はゼロ、Nu=100 なら対流で熱伝導の 100 倍が運ばれている、という読み方になる。h そのものじゃなくて「何倍効いたか」を語る指標だと理解すると式の意味がスッと入る。

境界層理論は 1904 年のわずか 10 ページの論文から

「流体が壁の近くで急激に速度を落とす薄い層」を初めて数式で表したのは Ludwig Prandtl。1904 年、ハイデルベルクの国際数学者会議で発表した論文はたった 10 ページだったとされるが、20 世紀流体力学の流れを決定的に変えた。参考: Wikipedia「境界層」

彼の発想のおかげで、Navier-Stokes 方程式を壁近傍と主流で分離して解くという近似法が広まり、平板の Nu=0.664 Re^0.5 Pr^(1/3) のような実用式が導かれた。このツールが吐く h の数値も、遡ればプラントルの 10 ページの影響下にある。

レイノルズ実験と遷移域の厄介さ

Osborne Reynolds が 1883 年に発表したガラス管の実験は、染料の筋が「まっすぐの層流」から「渦を巻く乱流」に変わる様子を視覚化した。Re=2300 で層流から遷移域が始まるという今の目安もここが発祥。

面白いのは、ちょっとした振動や入口形状の違いで遷移点が Re=2000 にも Re=10000 にも変わること。今のツールが遷移域（2300〜4000）で「精度±25%」と白状するのは、このばらつきが原因。CFD でも乱流モデルを何にするかで遷移の位置がずれる。100 年以上経っても完全には予測できない、正直な分野だ。

Tips

• 遷移域（Re=2300〜4000）は避ける: この範囲は相関式の誤差が ±25% と大きい。設計で使うなら Re<1500 の層流か Re>5000 の完全乱流に振ってから決める。流速を少し上げるだけで遷移を抜けられるケースが多い。
• L/D<10 の入口効果に注意: 管内流の相関式は「十分に発達した流れ」を前提にしている。短い管では入口の境界層が薄く、実 h はツールの 1.2〜2 倍出ることがある。熱交換器の短管では Seider-Tate 等の入口補正版が必要。
• 水平管は上面と下面で h が違う: 自然対流が重畳すると、水平管の上側は下側より h が 10〜30% 低い。強制対流が支配的（Gr/Re^2 < 0.1）なら無視してよいが、低流速領域では気を付ける。
• 代表長さを間違えない: 管内=内径、平板=流れ方向長さ L、管束=管外径。ダクトで「高さ×幅」を入れてしまうと Re が桁違いになる。矩形ダクトは水力直径 Dh = 4A/P を使う。
• 物性温度は「膜温度」で取るのが正式: 厳密には Tf = (Tw + Tm)/2 での物性を使う。このツールは Tm ベースだが、Tw 指定時は粘性補正 (μ/μw)^0.14 を自動で入れている。精度を詰めたいなら Tm を膜温度で入れ直すと近づく。

FAQ

まとめ

強制対流 h はオームの法則の熱版として、放熱設計のいちばん上流にある重要パラメータ。流れパターン・流体・Re 領域で相関式が切り替わり、数式は重いけど本質は「伝導だけのときより対流で何倍効いたか」を求めるだけ。

このツールで h を押さえたら、/heatsink-calc でヒートシンク全体の熱抵抗 Rth に組み込み、/heat-exchanger-sizing で伝熱面積を詰め、/fan-static-pressure で流速の裏付けを取る流れに繋げられる。伝導側の検証は /heat-transfer で。

質問・不具合報告・計算例の追加リクエストは お問い合わせ までどうぞ。