[发明专利]基于深度学习的定向高效散热装置及安装监控方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的定向高效散热装置，包括电子元件(1)、基板(2)、散热管(3)和学习与控制单元(4)，其特征在于：

所述电子元件(1)分布于基板(2)的上表面，所述的基板(2)为长方形，在基板(2)的下表面上，每个电子元件(1)的对应位置沿基板(2)的垂直方向开有圆槽(2B)；所述的散热管(3)分为散热竖管(3A)和散热横管(3B)，散热横管(3B)的直径大于散热竖管(3A)的直径，且散热竖管(3A)位于散热横管(3B)的上表面，散热竖管(3A)和散热横管(3B)的轴向方向互相垂直，散热竖管(3A)垂直嵌入基板(2)的圆槽(2B)中，与电子元件(1)的接触端封闭，散热横管(3B)平行于基板(2)的下平面，散热竖管(3A)与散热横管(3B)内部保证冷却液的流通；学习与控制单元(4)位于散热竖管(3A)的一侧，用于控制散热竖管(3A)进入的冷却液流量；所述的基于深度学习的定向高效散热装置采用计算流体力学(CFD)技术基于连续方程、动量方程和能量方程对需要散热不同型号的电子元件(1)及基板(2)进行不同时刻正常情况、过载情况电路板上温度和热量进行模拟计算，具体过程如下：

采用Catia建模软件对需要散热的电子元件(1)及基板(2)进行建模，采用ICEM网格划分软件对建模后的模型进行网格划分，将划分后的网格导入Fluent软件对不同时刻电路板的温度场进行模拟，计算获得不同时刻下电子元件(1)及基板(2)的温度场分布值及电子元件(1)所释放出的热量，通过能量守恒方程，计算出电子元件(1)所释放出的热量值对应的降低到安全温度下需要的冷却液的流量，并将电子元件(1)及基板(2)的温度场分布值、电子元件(1)所释放出的热量及降低到安全温度下需要的冷却液的流量作为深度卷积神经网络模型的训练样本数据库，通过学习，得到在不同时刻深度卷积神经网络模型预测的电子元件散出的热量及电子元件降低到安全温度时所需要的冷却液的流量；然后通过学习与控制单元(4)的阀门，控制调节冷却液的流动方向和流量，学习与控制单元(4)根据预测结果对不同电子元件(1)下方的散热竖管(3A)内的冷却液流量进行控制。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的定向高效散热装置，其特征在于：

在基板(2)的下表面设有竖槽(2A)，竖槽(2A)开口交错排列，竖槽(2A)的一端开口一端封闭，且相邻两个竖槽(2A)的开口分别位于基板(2)的两个相对侧边上，散热横管(3B)的轴向平行于基板(2)的下表面，散热横管(3B)分别嵌入竖槽(2A)中，并在非贯通处进行弯折，即基板(2)下表面开竖槽(2A)后，基板(2)下表面形成S形凸台。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的定向高效散热装置，其特征在于：

所述基板(2)的长方形的长150mm，宽75mm；在基板(2)下表面沿长度方向隔15mm沿中线开非贯通的竖槽(2A)，竖槽(2A)的深度和宽度均为7.5mm，长度为65mm，共九个竖槽(2A)，竖槽(2A)平行设置且开口方向交替排列。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的定向高效散热装置，其特征在于：

所述圆槽(2B)位于竖槽(2A)上方的基板(2)内，与电子元件(1)的位置对应，圆槽(2B)的深度为3.5mm。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的定向高效散热装置，其特征在于：

所述的散热竖管(3A)内径为1.5mm，外径为2mm。

6.根据权利要求1所述的基于深度学习的定向高效散热装置，其特征在于：

所述的安全温度为60℃。

7.一种利用权利要求1所述基于深度学习的定向高效散热装置的安装监控方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤1，按照电路板上电子元件(1)的分布对基板(2)的下表面进行开槽，开出相应位置的竖槽(2A)后，再根据电子元件(1)的位置，在基板(2)的竖槽(2A)内开出相应的圆槽(2B)，并在散热竖管(3A)的一侧布置学习与控制单元(4)，将散热横管(3B)按照竖槽(2A)和圆槽(2B)位置进行拼装和开口，在圆槽(2B)的对应位置安装散热竖管(3A)，基于深度学习的时时监控精准定向高效散热装置结构安装结束；

步骤2，按照电子元件(1)的工作产热量和温度数据，将含有电子元件(1)的电路板温度场值及所计算出来的电子元件(1)所释放出的热量值及相对应的降低到安全温度(60℃)下需要的冷却液的流量作为深度卷积神经网络模型的训练样本数据库，进行深度卷积神经网络模型学习，并采用学习与控制单元(4)内的深度卷积神经网络模型进行预测，通过深度卷积神经网络模型预测出时间t后电子元件(1)周围的温度高于安全温度后的产热量，并预测在高于安全温度60℃时竖槽(2A)所需要的冷却液流量，将冷却液通入散热横管(3B)，散热装置依据预测的产热量以及所需的冷却液流量控制学习与控制单元(4)，限制散热竖管(3A)通过冷却液的流量，从而实现高效的精准定向散热功能。