作者简介科技自媒体优质创作者个人主页莱歌数字-CSDN博客211、985硕士从业16年从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域。熟练运用Flotherm、FloEFD、XT、Icepak、Fluent等ANSYS、西门子系列CAE软件解决问题与验证方案设计十多年技术培训经验。专题课程Flotherm电阻膜自冷散热设计90分钟实操Flotherm通信电源风冷仿真教程实操基于FloTHERM电池热仿真瞬态分析基于Flotherm的逆变器风冷热设计零基础到精通实操站在高处重新理解散热。更多资讯请关注B站莱歌数字有视频教程~~许多热设计工程师的职业生涯中都有过这样的挫败时刻齿间距、齿高、基板厚度——明明每个参数都单独优化到了极致但组装后的散热器在整机测试中芯片结温依然超标。问题的根源在于散热器并非一个简单的几何体而是一个各参数紧密耦合的热-流-力协同系统。仅对单一参数进行孤立的线性优化往往会陷入“局部最优解”的陷阱而错失了系统整体性能的“全局最优解”。理论基础散热器性能的极致发挥并非取决于某一项参数的绝对数值而是来源于基板、齿间距、齿高这三个核心维度之间的一场精妙的热-流-力“协奏”。基板在热传导路径中扮演着“热量铺展器”的核心角色。基板厚度直接影响其热扩散能力一块过薄的基板无法将集中的热点有效横向铺展将导致远端翅片“无热可散”造成严重的“热短路”效应。理想的基板设计思路是将热量从点状热源高效、均匀地传递到散热器底座的每一个位置使得顶部的翅片阵列能够最大限度地参与散热。为应对日益增长的高热流密度挑战均热板与金刚石/铜等高导热复合材料正成为基板设计的新选择。例如金刚石/铜复合材料热导率可达680 W/mK以上可实现更高效的热扩散。齿间距与齿高则共同决定了参与对流换热的有效面积和气流形态。更窄的齿间距更密的齿片和更高的齿片能换取更大的有效换热面积但代价是流道水力直径减小气流阻力与噪声指数级上升同时工艺难度和成本也随之增加。对于热管散热器而言这种博弈更为复杂减小齿间距带来的面积增加会被翅片效率的下降所抵消而增加热管数量带来的传导改善又会被气流阻力的剧增所拖累。这些因素之间相互制约共同决定了散热器的最终性能。优化方法论本期给大家带来的是关于散热器优化设计方案的研究内容希望对大家有帮助。关注公众号、视频号、B站直播间莱歌数字我们近期会分享此项目的实际操作演练。我们之前公众号有分享过关于散热器的一些文章大家可在公众号主页搜索关键词散热器即可获取。大功率台式机CPU一体式混合冷却散热器结构热设计仿真分析案例实操与理论计算散热器面积越大它的散热能力越强在实际工程中一套高效且精准的设计优化方法论通常包含三个环节第一建立高保真的参数化模型。 这是所有分析的基石。工程师需要在仿真软件中创建可动态驱动的参数化几何模型将基板厚度、齿片厚度、齿间距、齿高等关键几何特征定义为可变的输入变量。第二定义“热阻”与“流阻”为目标函数。 散热器的本质是一个“热-流”换热器。仿真应从单一追求“最低温度”转向寻找“最低热阻与可接受流阻”之间的最佳经济平衡点。需要针对不同场景为进口流速、出口压力、环境温度等边界条件定义清晰的工况。第三采用先进的DOE与代理模型加速寻优。 在全因子试验计算代价过高时可采用空间填充设计或优化随机采样方法在高维参数空间中高效采样。通过构建近似响应面模型代理模型可以在数秒内完成数万次虚拟方案的快速评估并利用多目标遗传算法在热阻与压降构成的Pareto前沿面上精确选出满足设计约束的最优方案。案例实操今天我们用Flotherm软件的命令中心模块讲解其对散热器优化设计的思路与方法。如下图所示Flotherm12.2的自带项目案例RSO exampleCC优化中心进入的方法如上图所示箭头所指launchCammandCenter即可进入优化中心。优化中心是在原有方案的基础上修改某些参数范围进行多方案对比仿真从而得出最优解。但需要注意的是这个最优解是“局部最优解”即只在某个限定的尺寸范围的优化设计方案结构并且与我们设定的实验样本数量有关系。比如一个散热器有具体的参数如翅片数量、翅片厚度、基板厚度、翅片高度等参数。初步设计方案的具体值可能是相关约束条件、设计准则计算得出。考虑到自然冷却时温度边界层较厚如果齿间距太小两个齿的热边界层易交叉影响齿表面的对流所以一般情况下建议自然冷却的散热器齿间距大于12mm如果散热器齿高低于10mm可按齿间距1.2倍齿高来确定散热器的齿间距。之前我们也有文章分享过一些书籍上的参考内容比如“小拇指”法等。由于自然对流达到热平衡的时间较长所以自然对流散热器的基板及齿厚应足够以抗击瞬时热负荷的冲击建议大于5mm。可以用散热器的相似准则数进行设计来源产品热设计方法在理论计算设计散热器之后通过Flotherm的CC优化中心有三种手段分别是顺序优化、最优解、响应面优化等。如上图所示选中某项参数后可设计参数范围比如散热片厚度、基本厚度、齿片高度、齿间距等。并不是最优值最优需要我们进行优化设计取不同范围值进行对比仿真从而得到最优解。或者根据散热器内部的齿间距、厚度、高度等建立关系式的方法进行配置优化。然后创建实验场景包含实验数约束条件等如下图所示。比如齿片与基本的高度不大于25mm以本项目为例做参考具体数据根据实际项目为准。求解完成以后可看出Design5的成本函数最小代表这个方案在16个方案中是最优的但不代表它是最好这就是前面说的局部最优解。如果有更多的方案样本可能还有更好的方案接下来可以用顺序优化或响应面优化方法在Design5的基础上再进行优化。顺序优化设置如上图所示按照顺序优化方法新增30组实验数据对Design5这个实验再进行更细致的优化设计。还有响应面优化设计模式需要有至少15组收敛的数据方法和上述一致。数据驱动决策通过仿真优化设计的数据可以清晰地观察到基板厚度存在最优区间。对于特定集中热源基板厚度并非越厚越好也存在边际效益递减甚至反向恶化的临界点。齿间距与齿高存在最佳配比。对于自然对流与强制风冷这一配比截然不同。自然对流散热器通常需要更大的齿间距以促进浮升力驱动的气流流动而强制风冷散热器则可接受更密集的齿间距以最大化表面积齿间距0.5mm与齿高5mm的组合与齿间距1mm与齿高9mm的组合可能热阻相同但前者对积灰更敏感后者加工成本更高。占空比成为关键密码。在许多被忽略的细致工况中散热片厚度与间隙的比例对于低速自然对流的影响甚至超越了单纯的齿高变化。基于此工程师可以依据项目具体的性能要求、成本预算、工艺能力、重量限制等多维约束在这条前沿面上做出清晰的、数据驱动的设计决策。
