【技術】天洑智能優化案例集錦（1）——芯片散熱器結構優化

天洑軟件

2022年12月29日 09:34

行業背景

隨著電子芯片性能的提升和尺寸的微型化，芯片呈現出越來越高的熱流密度。而對于穩定持續工作的電子芯片，最高溫度不能超過85℃。研究表明，在70—80℃內，單個電子元件的溫度每升高1℃，系統可靠性降低5％。所以，新型高效的散熱能力是電子芯片穩定工作的重要保障。

芯片級高效的散熱方式主要包含兩種發展方向：更強的散熱方式和更精細化的散熱結構。其中，散熱方式經歷了自然冷卻-氣冷-液冷三個發展階段，更精細化、微型的散熱結構也成為了目前發展的主流。AIPOD作為一款流程自動化的多學科優化軟件，可以基于熱流體仿真軟件軟件的溫度場仿真能力，實現對電子芯片散熱結構的快速優化，為散熱器結構的設計提供新的思路和方案。

【技術】天洑智能優化案例集錦（1）——芯片散熱器結構優化的圖2

圖1 微通道液冷散熱示意圖案

性能分析

2.1 平均熱流密度

平均熱流密度是一種直觀的、評價散熱系統好壞的參數。一般來說，只需要通過仿真軟件中芯片的溫度場的變化情況即可計算流體的平均熱流密度。平均熱流密度越高，表示散熱系統的散熱能力越強。

2.2 壓降損失

壓降損失是由流體在管道內流動時克服內摩擦力和克服湍流時流體質點間相互碰撞并交換動量而引起的，可以有效衡量流體流動過程中的能量損耗。一般來說，散熱系統需要盡可能減少壓降損失，從而減少散熱系統的能量消耗。

AIPOD優化散熱器設計

基于通用的熱流體仿真軟件對溫度場的仿真能力，使用AIPOD搭建了電子芯片散熱結構的自動化優化設計流程。其中，本案例的設計參數包括材料參數和功耗參數兩類，優化目標為最大化平均熱流密度。

【技術】天洑智能優化案例集錦（1）——芯片散熱器結構優化的圖3

圖2 電子芯片散熱結構的自動化優化設計流程圖

【技術】天洑智能優化案例集錦（1）——芯片散熱器結構優化的圖4

圖3 AIPOD優化流程搭建示意圖，只需要簡單的流程搭建即可開始優化

1.基于參數化建模方法，有助于AIPOD優化方案的實時驗證、評估和方案迭代，保證優化方案的可行性；

2.基于AIPOD的自動化優化流程，可以有效減少用戶手動操作的過程，基于優化算法的自動尋優也有助于發現新的散熱結構設計方法；

3.基于AIPOD中集成的智能優化算法，可以有效幫助電子芯片散熱系統的結構設計，快速得到更好的散熱結構。

應用價值

1.有效提高散熱系統的平均熱流密度，在相同工作環境下，平均熱流密度可以提高5%左右；

2.高效輔助電子芯片散熱器設計，減少迭代設計的時間和人力成本。在硬件條件允許的情況下，可以同時進行多類散熱器的優化設計。

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