JP2004311885A

JP2004311885A - Heat sink and shape calculating method for the same

Info

Publication number: JP2004311885A
Application number: JP2003106502A
Authority: JP
Inventors: Seiji Hashimo; 誠司羽下; Takashi Kobayashi; 小林　　孝
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2003-04-10
Filing date: 2003-04-10
Publication date: 2004-11-04

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a calculation method for lightening a heat sink and optimizing or making better the shape of the heat sink. <P>SOLUTION: A method for calculating the shape of the heat sink having a base section and a fin includes a calculation process for obtaining the thickness of a specific base section and the number of specific fins according to specific reference by changing both the values with the thickness of the base section and the number of fins as variables; and an output process for outputting the thickness of the specific base section and the number of specific fins obtained by the calculation process. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ヒートシンク、又はヒートシンクの形状計算方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のヒートシンク最適設計手法は、ヒートシンクベース厚み一定、フィンピッチ一定（等ピッチヒートシンク）の条件で行われている。（特許文献１〜３参照）
【０００３】
【特許文献１】
特開２００３−６９８４４号公報
【特許文献２】
特開２００２−５７２５５号公報
【特許文献３】
特開平１１−２６６０８９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
熱源の偏りによりヒートシンクに温度分布が発生した場合、ヒートシンクでは、放熱、受熱に十分寄与していない部分が存在している。また、ヒートシンクは、なるべく軽量化することが求められる。すなわち、放熱、受熱に十分寄与していない部分を取り除くことで、熱源の偏りによりヒートシンクに温度分布が発生した場合、更に効率化（軽量化）の余地がある。
【０００５】
ここで、近年の小型化・高性能化が進む電子機器の実装設計では、高精度かつ効率的な熱設計手法がますます重要になってきており、数値解析手法（ＣＡＥ）等が有効活用されている。また、最近のコンピュータの著しい高性能化により、形状をＣＡＤライクにモデル化した大規模熱シミュレーションによって詳細かつ高精度な温度予測が可能となっている。その一方で、解析対象が複雑で大規模であるほどモデル作成に時間を要し、設計自由度が高くパラメータ数の多い設計初期のフィージビリティスタディには適用しにくい課題もある。これらのことから、効率的な熱設計を行うためには製品設計フェーズに合わせたスケーラブル解析手法の適用・選択が必要となってくる。
例えば、初期段階の設計用解析手法として構造設計分野においては米ミシガン大学を中心にＦＯＡ（ＦｉｒｓｔＯｒｄａｒＡｎａｌｙｓｉｓ）、熱設計分野においては中山らによるＢｕｉｌｄ−ＵｐＡｐｐｒｏａｃｈ等が提唱されている。ここで、ＦＯＡは、米ミシガン大学を中心に提唱されている概念であり、設計者向けのＣＡＥであることを前提に専門知識無しにグラフィカルに基本性能と設計変数をＰＣ上で瞬時に訂正評価・改善する機能をもつものである。
【０００６】
一方、近年最適化手法と機械系ＣＡＥを組み合わせた最適化設計の自動化として、実験計画法とＣＡＥの組み合わせによるロバスト設計の自動化、応答曲面法（ＲｅｓｐｏｎｓｅＳｕｒｆａｃｅＭｅｔｈｏｄ：ＲＳＭ）を実装した近似的最適解探索手法による最適解探索時間の飛躍的な短縮が実現している。しかし、多峰性問題や離散値組み合わせ最適化では応答曲面法が適用できず、少ない変数を設定したとしても多数のメッシュに分割されるため遺伝的アルゴリズム等を利用した数千回の反復計算が必要となる。そのため、ＣＦＤ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ）などの大規模シミュレーションを利用した最適化においては非常に多くの時間を費やしてしまうといった問題がある。ここで、ＣＦＤは、モデルの物理形状を微細なメッシュ（ｍｅｓｈ）に分割し、各メッシュについて運動方程式（ｅｑｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｍｅｎｔｕｍ，Ｎａｖｉｅｒ−Ｓｔｏｋｅｓｅｑｕａｔｉｏｎ）とエネルギ方程式（ｅｎｅｒｇｙｅｑｕａｔｉｏｎ）の基礎式を直接計算する数値流体力学手法である。
【０００７】
本発明は、ヒートシンクの軽量化を目的とする。
【０００８】
本発明は、ヒートシンクの形状を最適化、或いはより良くするための計算手法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るヒートシンクは、複数の熱源と接続されるヒートシンクにおいて、
上記複数の熱源の各熱源と接続される各位置の厚みが他の位置の厚みより厚いベース部を備えたことを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるヒートシンクを示す図である。
図１において、ヒートシンク２は、フィンベース３（ベース部の一例である）、フィン４を備えている。ヒートシンク２は、複数の熱源３１，３２と接続されている。
フィンベース３は、上記複数の熱源３１，３２の各熱源と接続される側の面が平板状になっていて、各熱源と接続される各位置の厚みが他の位置の厚みより厚くなるように形状が構成されている。後述するように、熱源の直上あるいは近傍のベース厚みが熱源が無い部分の厚みより厚い方が最適化されたヒートシンク形状を得ることができる。
【００１１】
複数のフィン４は、放熱面積拡大のために、上記フィンベース３に等間隔と異なるピッチで配置されている。すなわち、ヒートシンク２は、不等ピッチヒートシンクを構成している。上記複数のフィン４は、複数の領域に分割され、上記複数の領域の少なくとも１つの領域で他のいずれかの領域と異なるフィン数が上記フィンベース３に配置されている。図１では、領域１から領域６の６つの領域に分割され、各領域毎にフィン４の設置するピッチが異なっている。ここでも後述するように、熱源直上あるいは近傍のフィン４のフィンピッチが熱源が無い部分のフィン４のフィンピッチより密度が高いように構成することで、最適化されたヒートシンク形状を得ることができる。
【００１２】
図２は、実施の形態１における別のヒートシンクを示す図である。
図２において、ヒートシンク２は、図１の構成に対し、さらに、上記フィンベース３に配置された遮蔽部５０を備えている。遮蔽部５０は、ヒートシンク２が熱交換する気体の流れを遮蔽する。遮蔽部５０は、気体の流れを遮蔽すればよいので、ヒートシンク２の他の構成より軽い材質を用いることができる。例えば、アクリル板で外表面だけ覆ったものでも構わない。図２では、熱源が無い部分である領域４，６に遮蔽部５０を設けることで、フィン４の重量分を削減し、ヒートシンク２を軽量化することができる。また、遮蔽部５０の位置に位置するフィンベース３の厚みを小さくすることで、その分の重量を削減し、さらにヒートシンク２を軽量化することができる。
【００１３】
以下、回路網法（ＮＮＭ：ＮｏｒｄａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｅｔｈｏｄ）と最適化手法を組み合わせ、設計初期のフィージビリティスタディに適した最適化熱設計手法を説明する。本稿では回路網法を用いた最適化熱設計事例として、ヒートシンクの形状計算手法としてのヒートシンクの最適化事例を説明する。ここで、ＮＮＭ（回路網法）は、モデル要素を集中定数であるノード（ｎｏｄｅ）で代表させ、ノード間を実験定数等からなるマクロ熱抵抗によりネットワーク接続することで熱モデルを構築する。このネットワークについてエネルギ保存の式を解き、温度等を求める手法である。
【００１４】
図３は、ＣＦＤ、回路網法の２種類の特徴をまとめた表を示す図である。
図３では、電子機器熱設計に適用されている主な手法であるＣＦＤ、回路網法の２種類の特徴についてまとめている。また、以下に溝形ヒートシンクにおける熱回路網とＣＦＤの計算結果と実測値の比較例を示す。
【００１５】
図４は、実測の条件を模擬したダクトとヒートシンクの３Ｄモデルを示す図である。
図５は、図４のモデルに対し、ＣＦＤソフトウェアにてメッシュを作成した図である。
図６は、ＣＦＤソフトウェアによる計算結果表示例としてのヒートシンク温度分布を示す図である。
図７は、ＣＦＤソフトウェアによる計算結果表示例としての水平断面の流速分布図である。
【００１６】
図８は、図４のヒートシンクモデルを回路網法でモデル化した場合の図である。
なお、図４の回路網モデルでは、Ｓｔｅｐｈａｎの実験整理式（Ｓｈａｈ，Ｒ．Ｋ．，Ｌｏｎｄｏｎ，Ａ．Ｌ．：ＬａｍｉｎａｒｆｌｏｗｆｏｒｃｅｄＣｏｎｖｅｃｔｉｏｎ，ＡｄｖａｎｃｅｉｎＨｅａｔＴｒａｎｓｆｅｒ，１９０，ＡＣＡＤＥＭＩＣＰＲＥＳＳ（１９７８）参照）（熱抵抗計算）およびＳｈａｈの実験整理式（Ｓｈａｈ，Ｒ．Ｋ．：Ｊ．ＦｌｕｉｄｓＥｎｇ．，１００，１７７（１９７８）参照）（圧損計算）を用いているため、フィンの熱抵抗および流体抵抗はそれぞれ１要素でモデル化することができる。
【００１７】
図９は、ＣＦＤ・回路網法による熱抵抗の計算値と実験値を比較したグラフを示す図である。
図１０は、ＣＦＤ・回路網法による圧損の計算値と実験値を比較したグラフを示す図である。
図９に示すように、熱抵抗においては、ＣＦＤと回路網法の計算結果はほぼ一致した。また、図１０に示すように、圧損においては回路網法（ＮＮＭ）と実測値は良く一致し、ＣＦＤは実測値よりやや小さめの値となった。
以上の結果より、ダクト内の溝形ヒートシンクの熱設計においては、回路網法でもＣＦＤと同等以上の精度が得られることがわかる。
【００１８】
図１１は、ＣＦＤと回路網法における要素数および計算時間の比較を示す図である。
図１１では、節点数と要素数とは、回路網法のほうが、かなり少なく、計算時間においても回路網法のほうが、かなり短いことがわかる。
【００１９】
【数１】

【００２０】
最適化問題とは、式（１）に示すように、目的関数ｆ（ｘ）が最小となる変数ベクトルｘを求める問題である。ただし、式（１）のｇ（ｘ）は不等式制約条件、ｈ（ｘ）は等式制約条件である。不等式制約条件ｇ（ｘ）は、”発熱しているノードの温度＜制約温度”となり、複数の不等式制約条件が存在する。等式制約条件ｈ（ｘ）はなくても良い。
以上のような最適化問題を解く手法としては、勾配法である逐次２次計画法（ＳｅｑｕｅｎｔｉａｌＱｕａｄｒａｔｉｃＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ：ＳＱＰ）（「製品開発、技術開発のための最適設計技術と応用，日本機械学会関西支部第２４７回講習会，２００１−５」、「柏村・白鳥・于：実験計画法による非線形問題の最適化−統計的設計支援システム−，朝倉書店，１９９８−１０」参照）や、メタヒューリスティクスに基づく方法である遺伝的アルゴリズム（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ：ＧＡ）（上記「製品開発、技術開発のための最適設計技術と応用」参照）や焼きなまし法（ＳｉｍｕｌａｔｅｄＡｎｎｅａｌｉｎｇ：ＳＡ）（上記「製品開発、技術開発のための最適設計技術と応用」参照）を用いることができる。ただし、ＳＱＰは応答曲面法（上記「製品開発、技術開発のための最適設計技術と応用」、上記「実験計画法による非線形問題の最適化−統計的設計支援システム−」参照）と組み合わせて使用される。
遺伝的アルゴリズムを用いることにより、全検索をしなくても最適解を求めることができる。
【００２１】
図１２は、ヒートシンク形状最適化のためのフローチャートである。
Ｓ（ステップ）１０１において、計算工程として、各変数ベクトルｘ（後述する例えば、Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ））を設定する。目的関数ｆ（ｘ）、不等式制約条件ｇ（ｘ）、等式制約条件ｈ（ｘ）を設定する。また、解法を選択する。
Ｓ１０２において、計算工程として、図示していないが計算機は、回路網法を用いて、回路網計算を実行する。
Ｓ１０３において、計算工程として、計算機は、目的関数ｆ（ｘ）の値を計算する。
Ｓ１０４において、計算工程として、計算機は、不等式制約条件ｇ（ｘ）、等式制約条件ｈ（ｘ）を満たすかどうかを計算する。不等式制約条件ｇ（ｘ）、或いは等式制約条件ｈ（ｘ）を満たさない場合、目的関数ｆ（ｘ）の値が収束したと次ステップで判定されないように所定の値を加算する。
Ｓ１０５において、計算工程として、計算機は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、目的関数ｆ（ｘ）の値が収束したか判定する。目的関数ｆ（ｘ）の値が収束したと判定された場合は、最適解が得られたとして計算を終了し、Ｓ１０８に進む。目的関数ｆ（ｘ）の値が収束していないと判定された場合は、Ｓ１０７に進む。
Ｓ１０７において、計算工程として、計算機は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、各変数ベクトルｘの値を更新し、Ｓ１０２に戻る。
Ｓ１０８において、出力工程として、図示していないが出力装置は、最適解としての各変数を出力する。
【００２２】
図１３は、複数の熱源と各変数Ｗｂ，Ｈｆ，Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）からヒートシンク温度分布を計算する回路網モデルを示す図である。
発熱密度が一定なヒートシンクの設計においては図８の単純な熱回路網で設計可能であるが、たとえば通信機器などの基地局やパワーデバイスで使用されるヒートシンクは、複数の発熱量の異なる素子を一つのヒートシンクで冷却するため、ヒートシンク内に温度分布が発生し、図８の１次元の簡易モデルでは十分な精度が得られない。そこで、図１３のような２次元的な熱拡散を考慮した回路網モデルを使用する。
【００２３】
図１３において、ノード１はフィンベースを表し、任意の発熱量が設定される。また、物理量として温度を持つ。ノード２は流体ノードであり、物理量として温度・圧力を持つ。ノード３は流体の入口または出口ノードである。入口ノードは温度一定かつ、圧力一定または流入量が設定される。出口ノードは圧力一定が設定され、物理量として温度、圧力を持つ。要素４は、フィンベースの熱伝導抵抗を表しており、Ｗｂ，Ｈｆ，Ｆｂ（ｉ），Ｌｆ（ｉ）およびフィン熱伝導率の関数として定義される。要素５は、フィンの熱抵抗を表しており、Ｗｂ，Ｈｆ，Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），流体の物性値及び本モデルの計算値である流速の関数として定義される。要素６は、流体の熱移動及び圧力損失を表す抵抗であり、Ｗｂ，Ｈｆ，Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ），流体の物性値及び本モデルの計算値である流速の関数として定義される。溝形ヒートシンクの場合、要素５の熱伝達率の計算式として、例えばＳｔｅｐｈａｎの実験整理式を用いることができ、要素６の圧損抵抗の計算式として、例えばＳｈａｈの実験整理式を用いることができる。７は領域の範囲を表す。図１３のノード分割数は５×５の例であるが、分割数に制限はない。
【００２４】
図１、図２は、６つの領域に分割している例である。図１３のモデルを上記図１〜３のヒートシンク２に合わせると、ノード分割数は、６×αのモデルとなる。αは、任意で構わない。図１３のモデルに対し、ベルヌーイの運動量保存式およびエネルギ保存式を解くことにより、各ノードの温度・圧力が求まる。
【００２５】
図１４は、ヒートシンクの設計条件及び最適計算条件の一例を示す図である。
高実装密度化する基地局などで使用されるヒートシンクは大型となりモジュールの重量の大部分を占めるため、低コスト化・小型軽量化が求められている。例えば、そのようなヒートシンクの設計問題を想定としたヒートシンク設計条件および最適計算条件の一例を図１４に示す。図１４の条件においては、ヒートシンク圧損を一定（ファン能力一定）かつヒートシンク実装体積（幅，高さ，長さ）を一定とし、目的関数はヒートシンク断面積としている。これは、一定の材料を用いた場合のヒートシンク重量の最小化を目的関数にすることと同じ意味である。ここでは、例えば、変数はフィン数とフィンベース厚みの２つであり、制約条件は各素子の温度を７０℃以下としている。
【００２６】
図１４の最適化条件は等ピッチヒートシンクの最適化手法である。しかし、ヒートシンク内の温度差が大きい場合や各ＩＣの許容温度が大きく異なる場合、熱的条件が厳しい領域に対してはフィン数増加・フィンベースの厚肉化、熱的条件が緩い領域に対してはフィン数削減・フィンベースの薄肉化により、等ピッチヒートシンクより更に軽量化する余地が残っている。このような部分的にフィンピッチが異なるヒートシンクを不等ピッチヒートシンクと呼ぶ。図１５に不等ピッチヒートシンクの最適化条件を示す。
図１５は、図１のヒートシンクの断面図である。
通風ダクト１の中に不等ピッチヒートシンク２があり、通風ダクト１には強制的あるいは自然的に流れが生じていると想定する。不等ピッチヒートシンク２は、フィンベース３、フィン４を備えている。不等ピッチヒートシンクの最適設計においては、図１５のヒートシンク２を複数の領域に分割し、各領域毎にフィン数Ｎｆ（あるいはフィンピッチ）、フィンベース厚みＦｂ、フィン厚みＦｔ、フィン長さＬｆ、遮蔽板の有無Ｆを設定する。例えば、領域ｉのフィン数はＮｆ（ｉ）と表記する。ここでは、フィン全体の幅Ｗｂ、フィン全体の高さＨｆ、Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）を一定、遮蔽板無しとして、各変数Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ）が、熱源の分布および熱源の制約温度によって、ある最適な値を持つ。ここでは、条件を単純化すめために、フィン全体の幅Ｗｂ、フィン全体の高さＨｆ、Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）を一定、遮蔽板無しとしているが、Ｗｂ、フィン高さＨｆ（ｉ）、Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）（ただし、ｉ＝１，２，…，Ｎ、Ｎ：領域数）を変数として用いても良いし、遮蔽板の有無を条件としてもよい。
【００２７】
また、フィン体積とした目的関数ｆ（ｘ）は、
【００２８】
【数２】

【００２９】
としても表すことができる。図１５に表された目的関数ｆ（ｘ）と実質同一の関数を示している。上記目的関数ｆ（ｘ）では、不等ピッチヒートシンク２において、発熱分布、ヒートシンク熱伝導率、流体、出入り口条件、フィン全体の幅Ｗｂ、フィン全体の高さＨｆが一定とすると、Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）（ただし、ｉ＝１，２，…，Ｎ、Ｎ：領域数）が変数ベクトルｘとなる。
【００３０】
図１６は、等ピッチヒートシンクおよび不等ピッチヒートシンクにおける最適化計算結果を示す図である。
図１６において、領域毎に最適化変数値が得られている。図１５では、熱源の直上あるいは近傍のベース厚みが熱源が無い部分の厚みより厚い方が最適化されたヒートシンク形状であることを示している。また、熱源直上あるいは近傍のフィン４のフィンピッチが熱源が無い部分のフィン４のフィンピッチより密度が高いように構成する方が最適化されたヒートシンク形状であることを示している。
【００３１】
図１７は不等ピッチヒートシンク最適解における領域とフィン数およびフィンベース厚みの関係を示したグラフである。
等ピッチヒートシンクは変数の数が２と少ないため、非常に短時間で最適解が得られた。不等ピッチヒートシンクにおいては計算時間は増大したが、従来の不等ピッチヒートシンク最適解計算に比べ短時間で最適解が得られ、さらに、期待通りに等ピッチヒートシンクよりも約２０％軽量化した解が得られた。
【００３２】
図１８は、等ピッチヒートシンクの最適化計算後のフィンベース温度分布を示す図である。
図１９は、不等ピッチヒートシンクの最適化計算後のフィンベース温度分布を示す図である。
図１９の不等ピッチヒートシンクにおいて、ＩＣ１，ＩＣ２温度が共に制約条件の７０℃まで上昇しており、最適な解が得られていることが分かる。
【００３３】
回路網法はＣＦＤに比べて計算時間が圧倒的に短いという特長を生かし、回路網法と最適化手法の組み合わせによる溝形ヒートシンク最適設計手法を説明した。また、本手法を等ピッチおよび不等ピッチの溝形ヒートシンク最適化問題に適用してその有効性を示し、フィンの不等ピッチ化による低コストで軽量なヒートシンクが実現可能であることを示した。
不等ピッチヒートシンクにおいては、今回変数としたフィン数・フィンベース厚みの他にも、フィン長さ、フィン厚み、フィン形状（コルゲート，ピンフィン等）を変数とした最適設計手法についても同様に最適化することができる。
【００３４】
図２０は、図２のヒートシンクの断面図である。
通風ダクト１の中に不等ピッチヒートシンク２があり、通風ダクト１には強制的あるいは自然的に流れが生じていると想定する。不等ピッチヒートシンク２は、フィンベース３、フィン４、遮蔽板５を備えている。遮蔽板５は、フィンが放熱に対し有効に寄与して無い場合、余計な風を流さない目的で設置する。
上述した例では、２つの変数Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ）以外は、一定としているが、不等ピッチヒートシンクの最適設計においては、図２０のヒートシンク２を複数の領域に分割し、各領域毎に、例えば、フィン数Ｎｆ（あるいはフィンピッチ）、フィンベース厚みＦｂ、フィン厚みＦｔ、フィン長さＬｆ、遮蔽板の有無Ｆを設定する。上述したように、領域ｉのフィン数はＮｆ（ｉ）と表記する。フィン全体の幅Ｗｂ、フィン全体の形さＨｆを含め、各変数Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）は、変数ベクトルｘとして、式（１）の目的関数ｆ（ｘ），不等式制約条件ｇ（ｘ），等式制約条件ｈ（ｘ）において、目的関数ｆ（ｘ）が最小となる変数ベクトルｘを求めることで、上記同様に熱源の分布および熱源の制約温度によって、ある最適な値を持ち、この解を得ることができる。
【００３５】
以上のように、ベース部とフィンとを有するヒートシンクの形状計算方法において、計算工程として、計算機は、ヒートシンクを複数の領域に分割し、分割された各領域毎に、例えば、ベース部の厚みとフィンの数とを変数として、両者の値を変化させて、複数の領域全体として目的関数ｆ（ｘ）の収束、不等式制約条件ｇ（ｘ）、等式制約条件ｈ（ｘ）を満たすか等の所定の基準により、すべてに合致した各領域毎の１つのベース部の厚みと１つのフィンの数とを求める。以上のように、上記計算工程は、上記ベース部の厚みとフィンの数とを求めるために、回路網法を用いている。さらに、上記計算工程は、遺伝的アルゴリズムによる最適化法を用いている。
【００３６】
そして、図示していない出力装置は、出力工程として、上記計算工程により求められた各領域毎の所定のベース部の厚みと所定のフィンの数とを最適解として出力する。
【００３７】
実施の形態２．
実施の形態１では、変数の領域として流れに垂直な方向に領域分割をしたが、流れに水平な方向にも領域分割しても良い。
図２１は、実施の形態２におけるヒートシンクの構成を示す図である。
図２１では、上面から見てフィン４の長て方向と直角方向に領域分割をしている。このように領域分割しても同様に最適化することができる。
【００３８】
実施の形態３．
変数の領域として格子状に分割しても良い。
図２２は、実施の形態３におけるヒートシンクの構成を示す図である。
図２２では、上面から格子状に領域分割をしている。このように領域分割しても同様に最適化することができる。
図２２では、複数の熱源（ここでは、２つ）があるヒートシンクにおいて、
熱源３１，３２直上あるいは近傍のフィン長さが、熱源が無い部分のフィン長さより長いように構成している。
【００３９】
上記各実施の形態において、複数のフィンは、長さと厚さとの少なくとも１つが他と異なるように構成しても構わない。長さと厚さを変数として最適解を求めればよい。
【００４０】
また、上記各実施の形態において、各変数は、一意の最適解だけが有効ではなく、その近傍の値でも構わない。最適解に対し軽量化、或いは温度効率は悪いが、従来と比べ十分に軽量化、或いは温度効率の各効果がある。
【００４１】
以上のように、上記各実施の形態における不等ピッチヒートシンク２は、熱源の位置に合わせ、フィンベース厚み、フィンピッチ（フィン数）、フィン長さ、フィン厚み、遮蔽板が部分的に異なることを特徴とする。
【００４２】
また、上記各実施の形態における不等ピッチヒートシンクの設計手法は、ヒートシンク設計における変数の決め方において、ヒートシンクを領域分割し、各領域毎にフィンベース厚み、フィンピッチ（フィン数）、フィン長さ、フィン厚み、遮蔽板を変数とすることを特徴とする。また、遺伝的アルゴリズムＧＡなどの最適化手法で求解することを特徴とする。また、ヒートシンク温度、流体圧力計算に高速解法である回路網法を用いることを特徴とする。
【００４３】
ここで、上記各実施の形態におけるヒートシンクの形状設定手法において、分割する領域数は、熱源と同等の範囲以下であれことが望ましい。熱源より大きく設定するとヒートシンクによる受熱・放熱に寄与していない余分な部分も寄与している重要な部分と同様に扱ってしまうからである。なお、分割する領域数は、熱源に対し、３つ以上の領域が存在するように設定するとなおよい。１つでは、温度分布が点でしか表せず、２つでは、温度分布が直線でしか表せないのに対し、３つあれば、曲線として近似することができるからである。
【００４４】
上記各実施の形態におけるヒートシンクの形状設定手法によれば、特に複数の熱源を有する場合に、複雑化する温度分布を的確に捉え、効率よく最適化されたヒートシンクの形状を得ることができる。
【００４５】
【発明の効果】
本発明によれば、ヒートシンクの軽量化を図ることができる。また、ヒートシンクの形状を最適化、或いはより良くするための計算手法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１におけるヒートシンクを示す図である。
【図２】実施の形態１における別のヒートシンクを示す図である。
【図３】ＣＦＤ、回路網法の２種類の特徴をまとめた表を示す図である。
【図４】実測の条件を模擬したダクトとヒートシンクの３次元モデルを示す図である。
【図５】図４のモデルに対し、ＣＦＤソフトウェアにてメッシュを作成した図である。
【図６】ＣＦＤソフトウェアによる計算結果表示例としてのヒートシンク温度分布を示す図である。
【図７】ＣＦＤソフトウェアによる計算結果表示例としての水平断面の流速分布図である。
【図８】図４のヒートシンクモデルを回路網法でモデル化した場合の図である。
【図９】ＣＦＤ・回路網法による熱抵抗の計算値と実験値を比較したグラフを示す図である。
【図１０】ＣＦＤ・回路網法による圧損の計算値と実験値を比較したグラフを示す図である。
【図１１】ＣＦＤと回路網法における要素数および計算時間の比較を示す図である。
【図１２】ヒートシンク形状最適化のためのフローチャートである。
【図１３】複数の熱源と各変数Ｗｂ，Ｈｆ，Ｎｆ（ｉ），Ｆｂ（ｉ），Ｆｔ（ｉ），Ｌｆ（ｉ），Ｆ（ｉ）からヒートシンク温度分布を計算する回路網モデルを示す図である。
【図１４】ヒートシンクの設計条件及び最適計算条件の一例を示す図である。
【図１５】図１のヒートシンクの断面図である。
【図１６】等ピッチヒートシンクおよび不等ピッチヒートシンクにおける最適化計算結果を示す図である。
【図１７】不等ピッチヒートシンク最適解における領域とフィン数およびフィンベース厚みの関係を示したグラフである。
【図１８】等ピッチヒートシンクの最適化計算後のフィンベース温度分布を示す図である。
【図１９】不等ピッチヒートシンクの最適化計算後のフィンベース温度分布を示す図である。
【図２０】図２のヒートシンクの断面図である。
【図２１】実施の形態２におけるヒートシンクの構成を示す図である。
【図２２】実施の形態３におけるヒートシンクの構成を示す図である。
【符号の説明】
１通風ダクト、２不等ピッチヒートシンク、３フィンベース、４フィン、５遮蔽板、３１，３２熱源、５０遮蔽部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a heat sink or a heat sink shape calculation method.
[0002]
[Prior art]
The conventional heat sink optimal design method is performed under the conditions of a constant heat sink base thickness and a constant fin pitch (equal pitch heat sink). (See Patent Documents 1 to 3)
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2003-69844 A
[Patent Document 2]
JP-A-2002-57255
[Patent Document 3]
JP-A-11-266089
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
When a temperature distribution occurs in the heat sink due to the bias of the heat source, there are portions of the heat sink that do not sufficiently contribute to heat radiation and heat reception. Also, the heat sink is required to be as light as possible. That is, by removing a portion that does not sufficiently contribute to heat dissipation and heat reception, if a temperature distribution occurs in the heat sink due to the bias of the heat source, there is still room for further efficiency (weight reduction).
[0005]
Here, in the mounting design of electronic equipment, which has been miniaturized and improved in performance in recent years, a high-precision and efficient thermal design method has become increasingly important, and a numerical analysis method (CAE) and the like have been effectively utilized. ing. In addition, due to the remarkable performance improvement of recent computers, detailed and accurate temperature prediction can be performed by a large-scale thermal simulation in which a shape is modeled like a CAD. On the other hand, there is a problem that it takes more time to create a model as the analysis target becomes more complex and large-scale, and is difficult to apply to a feasibility study in the early stage of design having a high degree of freedom and a large number of parameters. For these reasons, it is necessary to apply and select a scalable analysis method in accordance with the product design phase in order to perform efficient thermal design.
For example, in the field of structural design, FOA (First Order Analysis) has been proposed mainly by the University of Michigan in the field of structural design, and Build-Up Approach by Nakayama et al. Has been proposed in the field of thermal design in the field of structural design. Here, the FOA is a concept advocated mainly by the University of Michigan in the U.S., and assumes that it is a CAE for designers, graphically corrects and evaluates basic performance and design variables instantly on a PC without any specialized knowledge.・ It has a function to improve.
[0006]
On the other hand, in recent years, as an automation of optimization design combining an optimization method and a mechanical CAE, an automatic optimization of a robust design by a combination of an experiment design method and a CAE, an approximate optimal solution implementing a response surface method (RSM). Dramatic reduction of the optimal solution search time by the search method has been realized. However, the response surface method cannot be applied to the multi-peak problem and the discrete value combination optimization, and even if a small number of variables are set, the mesh is divided into a large number of meshes. Required. Therefore, there is a problem that an extremely large amount of time is spent in optimization using a large-scale simulation such as CFD (Computer Fluid Dynamics). Here, the CFD divides a physical shape of a model into fine meshes, and directly calculates a basic equation of an equation of motion (Navier-Stokes equation) and an energy equation (energy equation) for each mesh. It is a computational fluid dynamics method.
[0007]
An object of the present invention is to reduce the weight of a heat sink.
[0008]
An object of the present invention is to provide a calculation method for optimizing or improving the shape of a heat sink.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The heat sink according to the present invention is a heat sink connected to a plurality of heat sources,
It is characterized in that a base portion having a thickness at each position connected to each heat source of the plurality of heat sources is thicker than the thickness at other positions.
[0010]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram illustrating a heat sink according to the first embodiment.
In FIG. 1, the heat sink 2 includes a fin base 3 (an example of a base portion) and fins 4. The heat sink 2 is connected to a plurality of

heat sources

31 and 32.
The surface of the fin base 3 on the side connected to each heat source of the plurality of

heat sources

31 and 32 has a flat plate shape, and the thickness of each position connected to each heat source is thicker than the thickness of other positions. Is configured. As described later, an optimized heat sink shape can be obtained when the thickness of the base immediately above or near the heat source is thicker than the thickness of the portion without the heat source.
[0011]
The plurality of fins 4 are arranged at equal pitches and different pitches on the fin base 3 in order to increase the heat radiation area. That is, the heat sink 2 forms an uneven pitch heat sink. The plurality of fins 4 are divided into a plurality of regions, and the fin base 3 has a different number of fins in at least one of the plurality of regions than in any other region. In FIG. 1, the area is divided into six areas from an area 1 to an area 6, and the pitch at which the fins 4 are installed is different for each area. As will be described later, an optimized heat sink shape can be obtained by configuring the fin pitch of the fins 4 immediately above or near the heat source to be higher than the fin pitch of the fins 4 in the portion without the heat source. .
[0012]
FIG. 2 is a diagram illustrating another heat sink according to the first embodiment.
In FIG. 2, the heat sink 2 further includes a shielding part 50 arranged on the fin base 3 in addition to the configuration of FIG. The shielding part 50 shields the flow of gas that the heat sink 2 exchanges heat. Since the shielding portion 50 only needs to shield the flow of gas, a lighter material than other components of the heat sink 2 can be used. For example, the outer surface may be covered with an acrylic plate. In FIG. 2, by providing the shielding portions 50 in the

regions

4 and 6 where there is no heat source, the weight of the fins 4 can be reduced and the heat sink 2 can be reduced in weight. Also, by reducing the thickness of the fin base 3 located at the position of the shielding portion 50, the weight can be reduced and the heat sink 2 can be further reduced in weight.
[0013]
Hereinafter, an optimization thermal design method suitable for a feasibility study at the initial stage of design by combining a network method (NNM: Normal Network Method) and an optimization method will be described. In this paper, as an example of optimization thermal design using the circuit network method, an example of heat sink optimization as a heat sink shape calculation method is described. Here, in the NNM (circuit network method), a thermal model is constructed by representing model elements by nodes (nodes), which are lumped constants, and connecting the nodes to each other via a macro thermal resistance composed of an experimental constant or the like. This is a method of solving the energy conservation equation for this network and obtaining the temperature and the like.
[0014]
FIG. 3 is a diagram showing a table summarizing two types of features, CFD and the circuit network method.
FIG. 3 summarizes two types of features of CFD and a circuit network method, which are main methods applied to electronic device thermal design. In addition, a comparison example between the calculation results of the thermal circuit network and the CFD in the groove heat sink and the actually measured values will be described below.
[0015]
FIG. 4 is a diagram illustrating a 3D model of the duct and the heat sink simulating the conditions of the actual measurement.
FIG. 5 is a diagram in which a mesh is created for the model of FIG. 4 by CFD software.
FIG. 6 is a diagram illustrating a heat sink temperature distribution as an example of a calculation result display by the CFD software.
FIG. 7 is a flow velocity distribution diagram of a horizontal section as an example of a calculation result display by the CFD software.
[0016]
FIG. 8 is a diagram when the heat sink model of FIG. 4 is modeled by a circuit network method.
In the circuit network model of FIG. 4, Stephan's experimental arrangement formula (see Shah, RK, London, AL: Laminar flow forced Convection, Advance in Heat Transfer, 190, ACADEMIC PRESS (1978)) The thermal resistance and the fluid resistance of the fins are calculated by using Shah's experimental formula (see Shah, RK: J. Fluids Eng., 100, 177 (1978)) (pressure loss calculation). Each can be modeled with one element.
[0017]
FIG. 9 is a graph showing a comparison between a calculated value of thermal resistance by the CFD / network method and an experimental value.
FIG. 10 is a graph showing a comparison between a calculated value of pressure loss by the CFD / network method and an experimental value.
As shown in FIG. 9, in the thermal resistance, the calculation results of the CFD and the circuit network method almost matched. Further, as shown in FIG. 10, the measured value of the pressure loss was in good agreement with the circuit network method (NNM), and the CFD was slightly smaller than the measured value.
From the above results, it can be seen that in the thermal design of the grooved heat sink in the duct, the same accuracy as that of the CFD can be obtained even by the circuit network method.
[0018]
FIG. 11 is a diagram illustrating a comparison between the number of elements and the calculation time in the CFD and the circuit network method.
In FIG. 11, it can be seen that the number of nodes and the number of elements are considerably smaller in the circuit network method, and the calculation time is much shorter in the circuit network method.
[0019]
(Equation 1)

[0020]
The optimization problem is a problem of finding a variable vector x that minimizes the objective function f (x) as shown in Expression (1). In Equation (1), g (x) is an inequality constraint, and h (x) is an equality constraint. The inequality constraint g (x) satisfies “Temperature of node generating heat <constraint temperature”, and there are a plurality of inequality constraint conditions. The equation constraint h (x) need not be present.
As a method for solving the above-described optimization problem, a sequential quadratic programming (SQP) which is a gradient method (“Product development, optimal design technology and application for technology development, Kansai Chapter of the Japan Society of Mechanical Engineers, Japan) 247th Workshop, 2001-5 "," Kashiwamura, Shiratori, Yu: Optimization of Nonlinear Problems by Experimental Design-Statistical Design Support System-, Asakura Shoten, 1998-10 ") and metaheuristics Genetic Algorithm (GA) (see above, "Product Development, Optimal Design Technology and Application for Technology Development"), and annealing method (Simulated Annealing: SA) (see above, "Product Development and Technology Development"). Optimum design techniques and applications ”). However, SQP is used in combination with the response surface method (see “Optimal design techniques and applications for product development and technology development” and “Optimization of nonlinear problems by experimental design-Statistical design support system” above). Is done.
By using a genetic algorithm, an optimal solution can be obtained without performing a full search.
[0021]
FIG. 12 is a flowchart for optimizing the shape of the heat sink.
In S (step) 101, as a calculation step, each variable vector x (for example, Nf (i), Fb (i), Ft (i), Lf (i), F (i) described later) is set. An objective function f (x), inequality constraint g (x), and equation constraint h (x) are set. Also select a solution.
In S102, as a calculation process, the computer executes a network calculation using a circuit network method (not shown).
In S103, as a calculation step, the calculator calculates the value of the objective function f (x).
In S104, as a calculation step, the computer calculates whether or not the inequality constraint g (x) and the equality constraint h (x) are satisfied. When the inequality constraint g (x) or the equation constraint h (x) is not satisfied, a predetermined value is added so that the value of the objective function f (x) is not converged in the next step.
In S105, as a calculation step, the computer determines whether the value of the objective function f (x) has converged based on a genetic algorithm. When it is determined that the value of the objective function f (x) has converged, it is determined that an optimal solution has been obtained, the calculation is terminated, and the process proceeds to S108. If it is determined that the value of the objective function f (x) has not converged, the process proceeds to S107.
In S107, as a calculation step, the computer updates the value of each variable vector x based on the genetic algorithm, and returns to S102.
In step S108, as an output step, the output device outputs each variable as an optimal solution (not shown).
[0022]
FIG. 13 shows a circuit model for calculating a heat sink temperature distribution from a plurality of heat sources and variables Wb, Hf, Nf (i), Fb (i), Ft (i), Lf (i), and F (i). FIG.
In the design of a heat sink having a constant heat generation density, it is possible to design with a simple heat circuit network shown in FIG. 8, but for example, a heat sink used in a base station such as a communication device or a power device includes a plurality of elements having different heat values. Since cooling is performed by one heat sink, a temperature distribution occurs in the heat sink, and sufficient accuracy cannot be obtained with the one-dimensional simple model of FIG. Therefore, a network model considering two-dimensional thermal diffusion as shown in FIG. 13 is used.
[0023]
In FIG. 13, node 1 represents a fin base, and an arbitrary amount of heat is set. It also has a temperature as a physical quantity. Node 2 is a fluid node and has temperature and pressure as physical quantities. Node 3 is the fluid inlet or outlet node. At the inlet node, a constant temperature and a constant pressure or an inflow amount are set. The outlet node is set at a constant pressure, and has temperature and pressure as physical quantities. Element 4 represents the heat transfer resistance of the fin base and is defined as a function of Wb, Hf, Fb (i), Lf (i) and fin heat conductivity. Element 5 represents the thermal resistance of the fin, and is defined as a function of Wb, Hf, Nf (i), Fb (i), Lf (i), the physical properties of the fluid, and the flow velocity which is the calculated value of the present model. You. Element 6 is a resistance representing heat transfer and pressure loss of the fluid, and Wb, Hf, Nf (i), Fb (i), Lf (i), F (i), physical property values of the fluid, and calculation of this model It is defined as a function of flow velocity, which is a value. In the case of the groove-type heat sink, for example, Stephan's experimental formula can be used as the heat transfer coefficient calculation formula of the element 5, and Shah's experimental formula can be used as the pressure loss resistance calculation formula of the element 6, for example. . 7 represents the range of the area. Although the node division number in FIG. 13 is an example of 5 × 5, the division number is not limited.
[0024]
1 and 2 are examples in which the image is divided into six regions. When the model of FIG. 13 is combined with the heat sink 2 of FIGS. 1 to 3, the node division number becomes a 6 × α model. α may be arbitrary. By solving Bernoulli's momentum conservation equation and energy conservation equation with respect to the model of FIG. 13, the temperature and pressure of each node are obtained.
[0025]
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of heat sink design conditions and optimal calculation conditions.
Since the heat sink used in a base station or the like having a high mounting density becomes large and occupies a large part of the weight of the module, low cost and small size and light weight are required. For example, FIG. 14 shows an example of heat sink design conditions and optimum calculation conditions assuming such a heat sink design problem. Under the conditions of FIG. 14, the heat sink pressure loss is constant (fan capacity is constant), the heat sink mounting volume (width, height, length) is constant, and the objective function is the heat sink cross-sectional area. This has the same meaning as minimizing the weight of the heat sink when a certain material is used as the objective function. Here, for example, two variables are the fin number and the fin base thickness, and the constraint condition is that the temperature of each element is 70 ° C. or less.
[0026]
The optimization condition in FIG. 14 is a method for optimizing a uniform pitch heat sink. However, when the temperature difference in the heat sink is large or the permissible temperature of each IC is greatly different, the number of fins should be increased in the area where the thermal conditions are severe, the fin base should be thicker, and the area where the thermal conditions should be loose. In addition, there is still room for further weight reduction than a uniform pitch heat sink by reducing the number of fins and making the fin base thinner. Such a heat sink having a partially different fin pitch is referred to as an uneven pitch heat sink. FIG. 15 shows optimization conditions for the uneven pitch heat sink.
FIG. 15 is a cross-sectional view of the heat sink of FIG.
It is assumed that the unequal-pitch heat sink 2 is present in the ventilation duct 1 and the flow is forced or natural in the ventilation duct 1. The uneven pitch heat sink 2 includes a fin base 3 and fins 4. In the optimal design of the unequal-pitch heat sink, the heat sink 2 in FIG. 15 is divided into a plurality of regions, and the number of fins Nf (or fin pitch), fin base thickness Fb, fin thickness Ft, fin length Lf, The presence / absence F of the shielding plate is set. For example, the number of fins in the region i is represented as Nf (i). Here, assuming that the width Wb of the entire fin, the height Hf of the entire fin, Ft (i), Lf (i), and F (i) are constant and there is no shielding plate, the variables Nf (i) and Fb (i) are , Depending on the distribution of the heat source and the limited temperature of the heat source. Here, in order to simplify the conditions, the width Wb of the entire fin, the height Hf of the entire fin, Ft (i), Lf (i), and F (i) are constant and there is no shielding plate. The fin heights Hf (i), Ft (i), Lf (i), and F (i) (where i = 1, 2,..., N, N: the number of areas) may be used as variables, and shielding may be performed. The presence or absence of a plate may be used as a condition.
[0027]
The objective function f (x) as the fin volume is
[0028]
(Equation 2)

[0029]
It can also be expressed as 16 shows a function substantially the same as the objective function f (x) shown in FIG. In the objective function f (x), if the heat generation distribution, heat sink thermal conductivity, fluid, entrance / exit conditions, overall fin width Wb, and overall fin height Hf are constant in the unequal-pitch heat sink 2, Nf (i) , Fb (i), Ft (i), Lf (i), F (i) (where i = 1, 2,..., N, N: the number of areas) becomes a variable vector x.
[0030]
FIG. 16 is a diagram illustrating optimization calculation results of the equal pitch heat sink and the unequal pitch heat sink.
In FIG. 16, optimized variable values are obtained for each region. FIG. 15 shows that the heatsink shape is optimized when the thickness of the base immediately above or near the heat source is thicker than the thickness of the portion without the heat source. Further, it is shown that the heat sink shape is optimized when the fin pitch of the fins 4 immediately above or near the heat source is higher than the fin pitch of the fins 4 in the portion where there is no heat source.
[0031]
FIG. 17 is a graph showing the relationship among the region, the number of fins, and the fin base thickness in the optimal solution of the unequal pitch heat sink.
Since the number of variables of the equi-pitch heat sink was as small as two, the optimum solution was obtained in a very short time. Although the calculation time for the irregular pitch heat sink increases, the optimal solution can be obtained in a shorter time than the conventional solution calculation for the irregular pitch heat sink, and the solution is about 20% lighter than the uniform pitch heat sink as expected. was gotten.
[0032]
FIG. 18 is a diagram showing the fin base temperature distribution after the optimization calculation of the equal pitch heat sink.
FIG. 19 is a diagram showing the fin base temperature distribution after the optimization calculation of the irregular pitch heat sink.
In the unequal-pitch heat sink of FIG. 19, the temperatures of both IC1 and IC2 have risen to the constraint condition of 70 ° C., and it can be seen that an optimal solution has been obtained.
[0033]
Taking advantage of the fact that the computation time of the circuit network method is much shorter than that of the CFD, an optimal design method for grooved heat sinks by combining the network method and the optimization method was described. In addition, this method was applied to the optimization of grooved heat sinks with equal pitch and unequal pitch, and its effectiveness was shown. It was shown that a low-cost and lightweight heat sink could be realized by unequal pitch fins. .
For unequal-pitch heat sinks, in addition to the number of fins and fin base thickness, which were set as variables this time, the optimum design method using fin length, fin thickness, and fin shape (corrugate, pin fin, etc.) as variables was also optimized. can do.
[0034]
FIG. 20 is a cross-sectional view of the heat sink of FIG.
It is assumed that the unequal-pitch heat sink 2 is present in the ventilation duct 1 and the flow is forced or natural in the ventilation duct 1. The unequal-pitch heat sink 2 includes a fin base 3, fins 4, and a shielding plate 5. When the fin does not effectively contribute to heat radiation, the shielding plate 5 is provided for the purpose of preventing unnecessary wind from flowing.
In the above-described example, except for the two variables Nf (i) and Fb (i), the heat sink 2 in FIG. 20 is divided into a plurality of regions. For each time, for example, the number Nf of fins (or fin pitch), fin base thickness Fb, fin thickness Ft, fin length Lf, and presence / absence F of a shielding plate are set. As described above, the number of fins in the region i is represented as Nf (i). The variables Nf (i), Fb (i), Ft (i), Lf (i), and F (i), including the width Wb of the entire fin and the shape Hf of the entire fin, are expressed as a variable vector x by an equation ( In the objective function f (x), the inequality constraint g (x), and the equality constraint h (x) of 1), a variable vector x in which the objective function f (x) is minimized is obtained in the same manner as described above. Has a certain optimal value, and this solution can be obtained depending on the distribution of the heat source and the constraint temperature of the heat source.
[0035]
As described above, in the shape calculation method of the heat sink having the base portion and the fins, as a calculation step, the computer divides the heat sink into a plurality of regions, and for each of the divided regions, for example, the thickness of the base portion and By using the number of fins as a variable and changing the values of both, the convergence of the objective function f (x), the inequality constraint g (x), and the equality constraint h (x) are satisfied for a plurality of regions as a whole. Then, the thickness of one base portion and the number of one fin for each of the regions that match all are determined according to the predetermined criteria. As described above, the calculation step uses the network method in order to obtain the thickness of the base portion and the number of fins. Further, the calculation step uses an optimization method based on a genetic algorithm.
[0036]
Then, an output device (not shown) outputs the thickness of the predetermined base portion and the predetermined number of fins for each region as the optimal solution, which are obtained by the calculation process, as an output process.
[0037]
Embodiment 2 FIG.
In the first embodiment, the area is divided in the direction perpendicular to the flow as the variable area. However, the area may be divided also in the direction horizontal to the flow.
FIG. 21 is a diagram illustrating a configuration of a heat sink according to the second embodiment.
In FIG. 21, the area is divided in the direction perpendicular to the longitudinal direction of the fin 4 when viewed from above. Even if the area is divided in this manner, the optimization can be performed similarly.
[0038]
Embodiment 3 FIG.
It may be divided into a grid as a variable area.
FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration of a heat sink according to the third embodiment.
In FIG. 22, the area is divided into a lattice shape from the upper surface. Even if the area is divided in this manner, the optimization can be performed similarly.
In FIG. 22, in a heat sink having a plurality of heat sources (here, two),
The fin length immediately above or in the vicinity of the

heat sources

31 and 32 is configured to be longer than the fin length of the portion without the heat source.
[0039]
In each of the above embodiments, the plurality of fins may be configured such that at least one of the length and the thickness is different from the others. What is necessary is just to find the optimal solution using length and thickness as variables.
[0040]
Further, in each of the above embodiments, as each variable, not only a unique optimal solution is effective but also a value in the vicinity thereof may be used. Although the weight is reduced or the temperature efficiency is poor with respect to the optimal solution, there are effects of the weight reduction and the temperature efficiency which are sufficiently higher than those of the conventional solution.
[0041]
As described above, the unequal-pitch heat sink 2 in each of the above embodiments has a fin base thickness, a fin pitch (number of fins), a fin length, a fin thickness, and a shielding plate that are partially different in accordance with the position of the heat source. It is characterized by.
[0042]
The design method of the unequal-pitch heat sink in each of the above embodiments is such that the heat sink is divided into regions, and the fin base thickness, fin pitch (number of fins), fin length, The feature is that the fin thickness and the shielding plate are variables. Further, it is characterized in that the solution is obtained by an optimization method such as a genetic algorithm GA. Further, a circuit network method, which is a high-speed solution method, is used for calculating the heat sink temperature and the fluid pressure.
[0043]
Here, in the heat sink shape setting method in each of the above-described embodiments, it is desirable that the number of regions to be divided be equal to or less than the range equivalent to the heat source. If the heat source is set larger than the heat source, an extra portion that does not contribute to heat reception and heat radiation by the heat sink is treated in the same manner as an important portion that contributes. The number of regions to be divided is more preferably set so that three or more regions exist for the heat source. This is because, in one case, the temperature distribution can be represented only by points, and in the case of two, the temperature distribution can be represented only by a straight line, whereas with three, the temperature distribution can be approximated as a curve.
[0044]
According to the heat sink shape setting method in each of the above embodiments, especially when there are a plurality of heat sources, a complicated temperature distribution can be accurately grasped, and an optimized heat sink shape can be obtained efficiently.
[0045]
【The invention's effect】
According to the present invention, the weight of the heat sink can be reduced. Further, a calculation method for optimizing or improving the shape of the heat sink can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a heat sink according to a first embodiment.
FIG. 2 is a diagram showing another heat sink according to the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram showing a table summarizing two types of features of CFD and a circuit network method.
FIG. 4 is a diagram showing a three-dimensional model of a duct and a heat sink simulating actual measurement conditions.
FIG. 5 is a diagram in which a mesh has been created with the CFD software for the model of FIG. 4;
FIG. 6 is a diagram showing a heat sink temperature distribution as a display example of calculation results by CFD software.
FIG. 7 is a flow velocity distribution diagram of a horizontal section as an example of calculation results displayed by CFD software.
FIG. 8 is a diagram when the heat sink model of FIG. 4 is modeled by a circuit network method.
FIG. 9 is a graph showing a comparison between a calculated value of thermal resistance by a CFD / network method and an experimental value.
FIG. 10 is a graph showing a comparison between a calculated value of pressure loss by a CFD / network method and an experimental value.
FIG. 11 is a diagram showing a comparison between the number of elements and a calculation time in the CFD and the circuit network method.
FIG. 12 is a flowchart for optimizing the shape of a heat sink.
FIG. 13 shows a network model for calculating a heat sink temperature distribution from a plurality of heat sources and variables Wb, Hf, Nf (i), Fb (i), Ft (i), Lf (i), and F (i). FIG.
FIG. 14 is a diagram showing an example of heat sink design conditions and optimal calculation conditions.
FIG. 15 is a sectional view of the heat sink of FIG. 1;
FIG. 16 is a diagram showing optimization calculation results for the equal pitch heat sink and the unequal pitch heat sink.
FIG. 17 is a graph showing the relationship among the region, the number of fins, and the thickness of the fin base in the optimum solution of the irregular pitch heat sink.
FIG. 18 is a diagram showing a fin base temperature distribution after an optimization calculation of an equal pitch heat sink.
FIG. 19 is a diagram showing a fin base temperature distribution after an optimization calculation of an uneven pitch heat sink.
FIG. 20 is a sectional view of the heat sink of FIG. 2;
FIG. 21 is a diagram illustrating a configuration of a heat sink according to a second embodiment.
FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration of a heat sink according to a third embodiment.
[Explanation of symbols]
1 Ventilation duct, 2 unequal pitch heat sink, 3 fin base, 4 fins, 5 shielding plate, 31, 32 heat source, 50 shielding part.

Claims

複数の熱源と接続されるヒートシンクにおいて、
上記複数の熱源の各熱源と接続される各位置の厚みが他の位置の厚みより厚いベース部を備えたことを特徴とするヒートシンク。In a heat sink connected to a plurality of heat sources,
A heat sink comprising a base portion having a thickness at each position connected to each heat source of the plurality of heat sources, which is thicker than the thickness at other positions.

熱源と接続される位置の厚みが他の位置の厚みより厚いベース部と、
上記ベース部に等間隔と異なるピッチで配置された複数のフィンと
を備えたことを特徴とするヒートシンク。A base portion where the thickness at the position connected to the heat source is thicker than the thickness at other positions,
A heat sink comprising: a plurality of fins arranged on the base portion at equal pitches and different pitches.

上記複数のフィンは、複数の領域に分割され、上記複数の領域の少なくとも１つの領域で他のいずれかの領域と異なるフィン数が上記ベース部に配置されたことを特徴とする請求項２記載のヒートシンク。3. The fin according to claim 2, wherein the plurality of fins are divided into a plurality of regions, and at least one of the plurality of regions has a different number of fins from the other region in the base portion. Heat sink.

上記ヒートシンクは、さらに、上記ベース部に配置された遮蔽部を備えたことを特徴とする請求項２記載のヒートシンク。3. The heat sink according to claim 2, wherein the heat sink further includes a shielding part disposed on the base part.

上記複数のフィンは、長さと厚さとの少なくとも１つが他と異なるフィンを有することを特徴とする請求項２記載のヒートシンク。3. The heat sink according to claim 2, wherein the plurality of fins have fins different in at least one of length and thickness from others.

ベース部とフィンとを有するヒートシンクの形状計算方法において、
ベース部の厚みとフィンの数とを変数として、両者の値を変化させて所定の基準により所定のベース部の厚みと所定のフィンの数とを求める計算工程と、
上記計算工程により求められた所定のベース部の厚みと所定のフィンの数とを出力する出力工程と
を備えたことを特徴とするヒートシンクの形状計算方法。In a method for calculating the shape of a heat sink having a base portion and a fin,
With the thickness of the base portion and the number of fins as variables, a calculation step of changing the values of both to obtain a predetermined base portion thickness and a predetermined number of fins based on a predetermined standard,
An output step of outputting the predetermined thickness of the base portion and the predetermined number of fins obtained in the calculation step, wherein the shape calculation method of the heat sink is provided.

上記計算工程は、ヒートシンクを複数の領域に分割し、分割された各領域毎に１つのベース部の厚みと１つのフィンの数とを求めることを特徴とする請求項６記載のヒートシンクの形状計算方法。7. The shape calculation of a heat sink according to claim 6, wherein the calculating step divides the heat sink into a plurality of regions, and calculates one base portion thickness and one fin number for each of the divided regions. Method.

上記計算工程は、遺伝的アルゴリズムによる最適化法と焼きなまし法による最適化法との内、少なくとも１つを用いて、上記ベース部の厚みとフィンの数とを求めることを特徴とする請求項６記載のヒートシンクの形状計算方法。7. The method according to claim 6, wherein the calculating step obtains the thickness of the base portion and the number of fins using at least one of an optimization method based on a genetic algorithm and an optimization method based on an annealing method. The method for calculating the shape of the heat sink described.

上記計算工程は、回路網法を用いて、上記ベース部の厚みとフィンの数とを求めることを特徴とする請求項６記載のヒートシンクの形状計算方法。7. The heat sink shape calculating method according to claim 6, wherein in the calculating step, the thickness of the base portion and the number of fins are obtained by using a network method.

ベース部とフィンとを有するヒートシンクの形状計算方法において、
遺伝的アルゴリズムによる最適化法と焼きなまし法による最適化法との内、少なくとも１つを用いて、上記ベース部の厚みと、上記ベース部に配置するフィンの数とを求める計算工程と、
上記計算工程により求められたベース部の厚みとフィンの数とを出力する出力工程と
を備えたことを特徴とするヒートシンクの形状計算方法。In a method for calculating the shape of a heat sink having a base portion and a fin,
A calculating step of determining the thickness of the base portion and the number of fins arranged on the base portion by using at least one of an optimization method by a genetic algorithm and an optimization method by an annealing method;
An output step of outputting the thickness of the base portion and the number of fins obtained in the calculation step, wherein the shape calculation method of the heat sink is provided.