電子機器チップの性能向上とサイズの小型化に伴い、チップの熱流密度はますます高くなっています。

安定して継続的に動作するチップの場合、最高温度は85°Cを超えることはできません。

研究によると、70～80°Cの範囲内では、単一の電子部品の温度が1°C上昇するごとに、システムの信頼性が5%低下すると考えられています。

したがって、新しく効率的な放熱機能は、チップの安定した動作を保証する重要な要素となります。

効率的なチップレベルの放熱方法には、主に2つの開発があります。

より強力な放熱方法と、より洗練された放熱構造のふたつです。

このうち放熱方式は、自然冷却・空冷・液冷の3つの開発段階を経て、より微細化された放熱構造が現在の開発の主流となっています。

プロセス自動化のための多分野向け最適化ソフトウェアとして、AIPODは熱流体シミュレーションソフトウェアの熱解析機能に基づいて、チップの放熱構造を迅速に最適化し、ラジエータ構造の設計に新しいアイデアとソリューションを提供することができます。

マイクロチャネル液体冷却ラジエータのイメージ

パフォーマンス分析

1．平均熱流束密度

平均熱流束密度は、冷却システムの品質を評価するためのパラメータです。

一般に、流体の平均熱流束密度は、シミュレーションソフトウェアでチップの温度場の変化を通じてのみ計算することができます。

平均熱流束密度が高いほど、冷却システムの放熱能力が強くなります。

2．圧力損失

圧力損失は、流体がパイプライン内を流れる際に、内部摩擦や乱流を乗り越えて流体粒子間の衝突や運動量の交換によって発生するもので、流体の流れのプロセスにおけるエネルギー損失を効果的に測定することができます。

一般に、冷却システムは圧力損失をできる限り低減し、それによって冷却システムのエネルギー消費を削減する必要があります。

AIPODによるラジエータ設計の最適化

一般的な熱流体シミュレーションソフトウェアの温度場解析機能に基づいて、AIPODを使用したチップ放熱構造の自動最適化設計プロセスを構築しました。

この場合の設計パラメータには材料パラメータなどが含まれ、最適化の目的関数は平均熱流密度の最大化となります。

チップ放熱構造の自動最適化設計フローチャート

AIPOD最適化プロセスの概略図：ノードを繋ぐだけの簡単なプロセス

1．パラメトリックモデリング手法に基づいて、AIPOD最適化のリアルタイム検証、評価、プログラムの反復を容易にし、最適化計画の実現可能性を確保

2．AIPODによる自動最適化プロセスは、ユーザーの手動操作プロセスを効果的に削減し、自動最適化は新しい放熱構造設計の発見にも活用可能

3．AIPODに統合されたインテリジェントな最適化アルゴリズムにより、チップ放熱システムの構造設計を効果的に支援し、より優れた放熱構造を迅速に取得可能

最適化結果と利点

1．冷却システムの平均熱流束密度を効果的に向上させ、同じ環境下で約5%の性能向上

2．ヒートシンク設計を効率的にサポートし、反復的な設計時間と人件費を削減、さらにハードウェア条件によっては、複数タイプのラジエータを同時に最適化設計することも可能