行业背景
随着电子芯片性能的提升和尺寸的微型化，芯片呈现出越来越高的热流密度。而对于稳定持续工作的电子芯片，最高温度不能超过85℃。研究表明，在70-80℃内，单个电子元件的温度每升高1℃，系统可靠性降低5％。所以，新型高效的散热能力是电子芯片稳定工作的重要保障。
芯片级高效的散热方式主要包含两种发展方向：更强的散热方式和更精细化的散热结构。其中，散热方式经历了自然冷却-气冷-液冷三个发展阶段，更精细化、微型的散热结构也成为了目前发展的主流。aipod作为一款流程自动化的多学科优化软件，可以基于热流体仿真软件软件的温度场仿真能力，实现对电子芯片散热结构的快速优化，为散热器结构的设计提供新的思路和方案。
性能分析
2.1 平均热流密度
平均热流密度是一种直观的、评价散热系统好坏的参数。一般来说，只需要通过仿真软件中芯片的温度场的变化情况即可计算流体的平均热流密度。平均热流密度越高，表示散热系统的散热能力越强。
2.2 压降损失
压降损失是由流体在管道内流动时克服内摩擦力和克服湍流时流体质点间相互碰撞并交换动量而引起的，可以有效衡量流体流动过程中的能量损耗。一般来说，散热系统需要尽可能减少压降损失，从而减少散热系统的能量消耗。
aipod优化散热器设计
基于通用的热流体仿真软件对温度场的仿真能力，使用aipod搭建了电子芯片散热结构的自动化优化设计流程。其中，本案例的设计参数包括材料参数和功耗参数两类，优化目标为最大化平均热流密度。
图1 电子芯片散热结构的自动化优化设计流程图
图2 aipod优化流程搭建示意图，只需要简单的流程搭建即可开始优化
1.基于参数化建模方法，有助于aipod优化方案的实时验证、评估和方案迭代，保证优化方案的可行性；
2.基于aipod的自动化优化流程，可以有效减少用户手动操作的过程，基于优化算法的自动寻优也有助于发现新的散热结构设计方法；
3.基于aipod中集成的智能优化算法，可以有效帮助电子芯片散热系统的结构设计，快速得到更好的散热结构。
应用价值
1.有效提高散热系统的平均热流密度，在相同工作环境下，平均热流密度可以提高5%左右；
2.高效辅助电子芯片散热器设计，减少迭代设计的时间和人力成本。在硬件条件允许的情况下，可以同时进行多类散热器的优化设计。
相关案例
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