[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

说明书

本发明提供了一种于深度学习的定向高效散热装置及安装监控方法，将微流体和电子元器件进行协同设计，生产出一个集成的歧管微通道冷却结构，深度卷积神经网络模型对每个电子元件工作时超过安全温度产生的热量进行预测，并通过控制电路控制每个学习与控制单元来控制每个竖槽中冷却液流量以针对不同电路中不同电子设备热消耗进行高效的精准定向散热，有效地管理电子元件产生的大热通量，实现了电子器件上定点散热，可以大幅度提高散热效果，节省材料，同时通过深度卷积神经网络技术可以时时监控并将热量及时散失出去。本发明解决了传统风冷的低效问题，解决了传统水冷的设备冗杂能耗大，无法针对不同环境不同位置精准散热的缺点。

技术领域

本发明涉及散热冷却技术领域，特别是涉及一种电子设备的散热冷却装置。

背景技术

随着目前导航等电子设备的发展，在目前电子设备高性能的同时，如何散热冷却成为了一个十分重要的问题，电子设备内部运行时将一大部分电能转化为了内能，表现为设备内部温度升高，从而影响电子设备的性能，据统计，在导致电子设备失效的因素中，温度占55％，灰尘占6％，湿度占19％，振动占20％，电子设备的运行实践又表明，随着温度的增加，电子元器件的失效概率呈指数增长，对于某些电子器件，温度每升高10℃，失效率甚至会增大一倍以上。

散热问题对于导航设备的性能影响更为显著，过于复杂的散热系统会影响移动设备的便捷性，而过于简便的散热系统又会限制电脑的工作性能，同时移动设备的产热功率伴随着操作者运行的软件、环境的不同会提现于随时间和位置的不同变化，而传统的散热系统对于这一方面大多是统一加大散热功率，既造成能源的浪费，又不能精确的实现点对点、准时的散热，因此一种高效、小型、时时、精准定向的散热装置具有重要的意义。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于深度学习的定向高效散热装置及安装监控方法，将微流体和电子元器件进行协同设计，生产出一个集成的歧管微通道冷却结构，可以有效地管理电子元件产生的大热通量，实现了电子器件上定点散热，可以大幅度提高散热效果，节省材料，同时通过深度卷积神经网络技术可以时时监控并将热量及时散失出去，从而可有效解决上述问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供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)。

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，散热竖管(3A)与电子元件(1)接触的封闭端含有温度探测器探头，探头采集电子元件(1)的温度和热量信息，温度探测器位于学习与控制单元(4)内，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。

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)下表面形成如图13所示的S形凸台；

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。