[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有效
| 申请号： | 202011206246.6 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112367809B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 侯彦;汪辉;杨佳琳 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十研究所 |
| 主分类号： | H05K7/20 | 分类号： | H05K7/20;G06F30/23;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710068 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 定向 高效 散热 装置 安装 监控 方法 | ||
【主权项】：
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