CPU散熱器熱分析與優化設計
周建輝,楊春信(北京航空航天大學航空科學與工程學院 北京 100083)
摘 要:利用CFD 方法分析了平板直肋片散熱器特性,通過多元線性回歸建立了散熱器換熱和流動準則關系式,提供了散熱器熱阻和熵產率具體表達式;結合熵特性以本文提出的準則關系式采用約束條件的遺傳優化算法對散熱器結構進行多參數優化,優化結果與特性分析結論和相關文獻吻合。
關鍵詞:CPU 散熱器;數值模擬;準則關系式;熵產率;優化設計
中圖分類號: TP303 + . 2 文獻標識碼:B 文章編號:1004 373X(2006) 18 001 04
Design and Thermal Analysis of CPU Heat Sink ZHOU Jianhui ,YANG Chunxin
(School of Aeronautic Science and Engineering ,Beijing University of Aeronautics and Ast ronautics ,Beijing ,100083 ,China)
Abstract :Computational Fluid Dynamic (CFD) is used to analyse characteristics of plate fin heat sinks ,the correlation between heat sink and fluid by multivariate linear regression is built . Specific expression of thermal resistance and the rate of ent ropy generation are offered. The multi parameter const raint optimization procedure ( Genetic Algorithms) based on the minimization of ent ropy generation resulting f rom viscous fluid effect s and heat t ransfer are carried out on the plate fin heat sinks ,optimization result s coincide with previous analysis and related document s.
Keywords :CPU heat sink ;numerical simulation ;correlations ; rate of entropy generation ;optimization
1 引 言
CPU 散熱器是將CPU 核心熱量迅速導出的關鍵,目前在電子產品中得到廣泛應用。散熱器按冷卻技術分主要有3 類:空氣對流換熱(被動、半主動、主動) 、液體冷卻換熱(水、油和氮氣冷卻) 和相變循環系統(熱管) 。被動型空氣冷卻散熱器主要依靠自然對流交換熱量,是20 世紀的90 年代以前CPU 散熱的主要途徑。隨著電子元器件的功耗加大,出現了靠機箱風扇帶走熱量的半主動型散熱器。進入奔4 的21 世紀以來,CPU 的高熱流密度(103～105 W/ cm2數量級) 的產生成了一股不可抗拒的趨勢,于是芯片的冷卻問題就越來越突出, 依靠專用風扇冷卻CPU 的空氣強迫對流主動式散熱器應運而生。由于制造成本低廉、工藝簡單、具有良好的可靠性,相對于液體冷卻無需額外的裝置和冷卻介質等優勢,空氣對流換熱散熱器在目前散熱器設計中占有主要地位[1 ] 。
散熱器性能同時受到幾種互相矛盾、沖突的參數或特性的作用,其中的每一項都希望有更好的表現,但偏偏都是“牽一發而動全身”的互相影響著,很難令所有表現全面提高,即便做到了,也一定會面臨著加工、成本等方面的制約,只能盡量在混亂中尋求一種平衡。例如肋片數增加能擴展換熱表面,從而降低對流換熱熱阻,但過多的肋片會導致摩擦阻力增大,換熱表面流速降低,最終換熱熱阻不降反升,這就是目前的散熱器設計者們所面臨的處境。計算流體力學和熵產最小化原理[ 1 ,2 ] 的發展為散熱器設計提供了解決方法: 計算流體力學可以根據設計者設定的材料、部件參數,模擬散熱器使用過程中熱量的分布,為設計者對產品規格或設計進行調整提供了參考;熵產最小化原理( EMG) 闡述傳熱學領域中日益重要的熱力學概念,他是真實系統熱力優化的一種方法。真實系統由于傳熱、流體流動、傳質的熱力不完美性產生了熵產。作為工程研究的一種方法,EMG 的目的是使熱力學和傳熱學更具有適用性。利用EMG 可以通過參數分析獲得幾種強化方式的能量綜合利用效果,還可以確定合理的流動工況參數、結構參數和合理的強化形式。
縱觀國內外散熱器的研究工作[ 3 8 ] ,主要體現在散熱器的流體和傳熱特性分析和設計優化兩方面,采用的研究手段有實驗方法、準則關系式方法和CFD 方法,而結合熵特性對散熱器進行優化設計還是一片空白。熵特性綜合了流體和傳熱特性,基于熱力學第二定律的熵產最小化原理比傳熱學能夠揭示更多的特性信息。熵產最小使得不可逆(包括溫差傳熱和摩擦) 損失整體達到最小,也使能量做功能力損失最小,該方法設計出來的散熱器結構能使溫度場和速度場的協同程度最好,從而使得對流換熱的整體傳熱性能達到最優;遺傳算法是一類可用于復雜系統優化計算的魯棒搜索算法,遺傳算法直接以目標函數值作為搜索信息,不需要目標函數的導數等其他信息。這樣對于本文這類目標函數無法求導或很難求導的函數優化問題,遺傳算法就比較方便。遺傳算法同時進行解空間的多點搜索,如同在搜索空間上覆蓋的一張網,搜索的全局性強,不易陷入局部最優。實踐和理論都已證明了在一定條件下遺傳算法總是以概率1 收斂于問題的最優解。
本文研究的內容主要包括:用CFD 方法對平板直肋片散熱器的特性分析(流體和傳熱及熵特性) ,建立了準則關系式;以熵產率最小為目標函數,采用準則關系式對單參數和多參數散熱器進行結構優化。
2 平板直肋片散熱器的特性分析
2. 1 數值模擬
將平板直肋片散熱器(如圖1) 放置在L ×W ×H的矩形通道進行數值風洞實驗,平板直肋片散熱器和矩形通道的尺寸如表1 所示。其中肋片厚度t 和肋片間距( s) 是變化參數,由于t , s 和N (肋片數) 滿足一定的幾何關系,可以認為s和N 是同一變量。散熱器基板底面中心施加10 mm ×10 mm 均勻加熱的熱源,用于模擬CPU 的散熱。
散熱器肋片和基板采用鋁合金材料,計算時做了如下
基本假設:
(1) 空氣物性參數為常數;
(2) 流體在壁面上無滑移;
(3) 穩態流場;
(4) 不考慮自然對流影響;
(5) 壁面光滑表面;
(6) 忽略輻射熱傳效應;
(7) 在能量方程式內忽略粘滯損失
2. 2 特性分析
散熱器特性包括熱特性和流體特性,熱特性主要指對流換熱性能,流體特性主要指摩擦阻力,熵特性綜合了兩者的效果。特性指標分別用努塞爾系數(或散熱器熱阻) 、摩擦阻力系數和熵產率表示。
2. 3 準則關系式建立
由于變參數有肋片數N (或肋片間距s) 、肋厚t 和進口風速,雷諾數主要體現速度的影響, 他是準則關系式的主線。肋片間距和肋片厚度是在雷諾數主線為坐標軸的兩個平面上的修正,圖4 所示的這兩條特性曲線是以雷諾數為主干在s/ L 平面上的分布情況。因而可以用下式[10 ] 來關聯努塞爾特數和雷諾數的關系:
3 散熱器結構準則關系式優化設計
3. 1 遺傳優化算法
GA 的應用過程[12 ] 主要包括:
(1) 首先根據問題的決策變量與目標函數,依據一定原則對優化問題的可行解進行編碼,可行解進行編碼后稱為個體。編碼方案建立了可行解與個體之間的一一映射。
(2) 隨機產生一定數目的初始染色體,這些隨機產生的染色體組成一個種群。種群中染色體的數目稱為種群的大小或規模。
(3) 設計適應度函數,用適應度函數來評價每一個染色體的優劣,即染色體對環境的適應程度( 簡稱為適應度) ,用來作為以后遺傳操作的依據。
(4) 進行選擇過程,選擇過程的目的是為了從當前種群中選出優良的染色體,使他們成為新一代的染色體。判斷染色體優良與否的準則是各自的適應度,即染色體的適應度越高,其被選擇的機會就越多。通過選擇操作,產生了一個新種群。
(5) 對新種群進行交叉操作,將群體中個體隨機配對執行交叉操作,交叉操作是遺傳算法中主要的遺傳操作之一。
(6) 接著進行變異操作,對群體中的每一個個體,以一較小的變異概率執行變異操作。變異操作的目的是挖掘種群中個體的多樣性,克服有可能陷入局優解的弊病。
(7) 通過上述(5) , (6) 的運算產生的染色體成為后代。對新的種群(即父代和后代) 重復進行選擇、交叉和變異操作。
(8) 經過給定次數的迭代處理或滿足目標條件后,把最好的染色體作為優化問題的最優解。
3. 2 熵產率準則關系式的遺傳優化
本文采用遺傳優化算法對平板直肋片散熱器進行優化, 平板直肋片散熱器優化的目標函數為最小化散熱器熵產,設計變量有肋片數、肋片厚度和進口風速
4 結 語
本文根據平板直肋片散熱器的特點通過數值實驗分析了散熱器熵特性,依據大量樣本設計點的模擬結果通過多元線性回歸構建了準則關系式和相應的熵產率公式,為后面的優化做了準備。實現了以熵產率最小為目標函數,基于遺傳優化算法,采用準則關系式對有約束條件多參數散熱器結構優化設計的思想,優化結果與相關研究結論一致。下一步工作基于本文的研究方法擬開展Intel 使用在下一代CPU 的最新Cooler (放射狀太陽花散熱器) 的性能研究和結構優化。
參 考 文 獻
[1 ] Bejan A. Ent ropy Generation Through Heat and Fluid Flow[M] . Wiley ,New York ,1982.
[2 ] Bejan A. Ent ropy Generation Minimization [M] . CRC PressBoca Raton ,1995.
[3 ] 韓寧. 型材散熱器熱特性分析[J ] . 西安電子科技大學學報:自然科學版,2004 ,29 (4) :551 555.
[4 ] 余鵬. 垂直均勻射流下CPU 散熱器換熱性能的數值分析
[J ] . 工程熱物理學報,2003 ,24 (3) :415 418.
[5 ] 王耀庭. 電子元件熱分析應用研究[D] . 西安:西北工業大學,2004.
標簽： 點擊： 評論:
