CN119404191A 创建散热器设计的方法 （科思创有限公司）

2024.12.20PCT/US2023/0274452023.07.12WO2024/019907EN2024.01.25的影响以及所产生的对所述电气元件的预测温2经由用户界面接收来自用户的至少四个性质输入，所述性质输入包括(i)散热器的至性质输入中的每一个的影响以及所产生的对所述电气元件的预在生成上述比较中的每一个之后，允许用户改变所述至少四个性质输入中的至少一在经由用户界面显示所述电气元件的预测温度之后，用户选择3.根据权利要求1所述的方法，其中所述性质输入包括散热器产品的至少三个目标物4.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述电气元件的预测温拟的训练集和验证集准备的神经网络模型，以基于所述性质输入优化所提出的散热器设9.根据权利要求8所述的方法，其中用户通过移动第一比较或第二比较的线图或热图3经由用户界面接收(i)与散热器相邻的电气元件的至少一个功率水平，和(ii)所述电基于由用户输入的功率水平和最大可接受温度以及基于具有给定固定的散热器尺寸和构成散热器的导热聚合物组合物的热导率下允许所输入的最大用至少一个处理器生成0至5个第一比较，在生成上述比较中的每一个之后，允许用户改变所述物在经由用户界面显示所述电气元件的预测温度之后，用户选择13.根据权利要求12所述的方法，其中所述固定的散热器尺寸包括固定的散热器直径18.根据权利要求17所述的方法，其中用户通过移动第一比较或第二比较的线图或热20.根据权利要求12所述的方法，其进一步包括将用于制造散热器的设计规格发送到4热器相邻的电气元件的至少一个功率水平，和(iii)构成散热器的导热聚合物组合物的至散热器相邻的电气元件的至少一个功率水平，和(ii)所述电气元件的最大可接受应用温5给定固定的散热器尺寸和构成散热器的导热聚合物组合物的热导率下允许所输入的最大述电气元件的预测温度之后，用户选择具有至少两个物理维度和构造材料的散热器设计；散热器尺寸包括固定的散热器直径和固定的[0012]在一个不同的实施方案中，计算所述电气元件的预测温度使用由先前的CFD模拟的训练集和验证集准备的神经网络模型，以基于所述性质输入优化所提出的散热器设计，或将可行的散热器设计和材料选择与输入的设计参数进行比较以基于散热器的预测重量地改变所述至少四个性质输入中的每一个的影响以及所产生的对所述电气元件的预测温第一比较或第二比较的线图或热图中的点以代表所述至少一个性质输入的变化来改变所以及结构的相关元件的操作方法和功能以及部件的组合和制造经济性将变得更加显而易[0018]下面参考在所附示意图中示出的示例性实施方案更详细地解释另外的优点和细6此外，在网络环境中直接或间接通信的一个或多个并且给于用户查看这些输入的结果的机会，包括改变一个或多个输入将如何影响预测温[0027]结合附图详细描述的方法和系统用于在具有固定直径的圆顶反射器中使用的散7相邻的电气元件的功率水平和材料的热导率。散热器的目标物理维度可以包括翅片数量、度。接下来，该系统生成对散热器使用不同材料的比较14(其中每种材料具有不同的热导包括输入与散热器相邻的电气元件的功率水平20、输入电气元件的最大运行温度21的步度。接下来，该系统生成对散热器使用不同材料的比较26(其中每种材料具有不同的热导的一个实施方案中可使用的神经网络的一个实例显示在图3中。神经网络是一种大致基于人脑中的网络的机器学习技术。神经网络模型用于预测由计算流体动力学(CFD)模拟生成8点和第四节点中的每一个用于计算电气元件温度45。数据集用于训练和验证由超过600个[0031]下面的方程显示用于预测与散热器关联使用的电气元件温度的神经网络方程的[0032]H1＝Tanh(0.5*(B0+(B1*功率水平)+(B2*热导率)+(B3*翅片数量)+(B4*翅片长[0033](II)H2＝Tanh(0.5*(B0+(B1*功率水平)+(B2*热导率)+(B3*翅片数量)+(B4*翅片[0034](III)H3＝Tanh(0.5*(B0+(B1*功率水平)+(B2*热导率)+(B3*翅片数量)+(B4*翅[0035](IV)H4＝Tanh(0.5*(B0+(B1*功率水平)+(B2*热导率)+(B3*翅片数量)+(B4*翅片可以彼此不同并且在每个方程(I)_(V)中不同。在训练集上[0039]参考图4_图6，示出了针对用于创建散热器设计的系统和方法步骤在计算设备上比较和用户界面50。第一比较和用户界面50显示关于电气元件温度(显示为LED温度)或对9和第二性质69对电气元件温度70的影响，电气元件温度70可在热图中显示为不同的颜色，显示使用不同材料对电气元件温度的影响的比较，或材料选择对性能可产生的影响的比[0043]尽管为了举例说明已经基于目前认为最实用和优选的实施方案详细描述了本发[0046]经由用户界面接收来自用户的至少四个性质输入，所述性质输入包括(i)散热器[0055]经由用户界面接收(i)与散热器相邻的电气元件的至少一个功率水平，和(ii)所修改的散热器设计，其中所述经修改的散热器设计具有从所述标准设计改变的物理维度，以在给定固定的散热器尺寸和构成散热器的导热聚合物组合物的热导率下允许所输入的[0063]条款3:条款2的系统或方法，其中所述固定的散热器尺寸包括固定的散热器直径的CFD模拟的训练集和验证集准备的神经网络模型，以基于所述性质输入优化所提出的散[0073]条款11:上述任一项的系统或方法，其中用户通过移动第一比较或第二比较的线图或热图中的点以代表所述至少一个性质输[0076]条款13:上述任一项的系统或方法，其进一步包括将用于制造散热器的设计规格