一种散热器内PCB温度场的计算方法、系统、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种散热器内PCB温度场的计算方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括散热器翅片分布、芯片布局以及温度场分布；对所述训练数据进行预处理，并组合对应温度场分布作为标签形成匹配数据；基于深度卷积生成对抗神经网络，训练得到散热器翅片分布、芯片布局之间的强映射关系，构建根据散热器翅片分布、芯片布局快速计算此散热条件下PCB稳态的温度场的代理模型；将散热器翅片分布、芯片布局组成的输入数据输入训练后的代理模型，快速计算稳态PCB温度云图。本发明专利技术通过采集历史，训练获得代理模型，用于帮助热设计工程师在确保预测精度下提高设计效率；可广泛应用于数值传热学计算技术领域。域。域。

A calculation method, system, device and medium of PCB temperature field in radiator

【技术实现步骤摘要】
一种散热器内PCB温度场的计算方法、系统、装置及介质


[0001]本专利技术涉及数值传热学计算
，尤其涉及一种散热器内PCB温度场的计算方法、系统、装置及介质。

技术介绍

[0002]当前汽车自动驾驶程度增加，汽车的电子控制单元的数量快速增加，对集成电路集成能力提出挑战的同时，对控制器等电子设备的散热能力同时提出更高的要求。通常来说，电子设备的温度场计算是一个多物理场耦合的复杂过程，进行有限元仿真时需要对翅片、芯片等实体划分海量的网格，结合流体力学以及传热学内容设置边界条件以及迭代条件进行求解。
[0003]而上述的热流耦合问题求解时，所占用的计算资源较高，耗费时间较长，对使用者要求较高。因此如何简化数值模拟过程，降低热仿真方案设计成本，将是新一代设计和研究亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种散热器内PCB温度场的计算方法、系统、装置及介质。
[0005]本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种散热器内PCB温度场的计算方法，包括以下步骤：
[0007]获取训练数据，所述训练数据包括散热器翅片分布、芯片布局以及温度场分布；
[0008]对所述训练数据进行预处理，并组合对应温度场分布作为标签形成匹配数据；
[0009]基于深度卷积生成对抗神经网络，训练得到散热器翅片分布、芯片布局之间的强映射关系，构建根据散热器翅片分布、芯片布局快速计算此散热条件下PCB稳态的温度场的代理模型；
[0010]将散热器翅片分布、芯片布局组成的输入数据输入训练后的代理模型，快速计算稳态PCB温度云图。
[0011]进一步地，所述代理模型由生成对抗网络方式训练，训练过程由生成器和鉴别器两个不同的模型组成，生成器用于将输入的散热器翅片分布和芯片分布转换为PCB稳态的温度场云图，鉴别器用于分辨生成器生成的温度场云图和实际标签云图，最终训练的平衡点是当生成器生成的温度云图和数据集对应的标签一致或者非常相近，而鉴别器能够辨别出生成器生成的云图的概率是50％。
[0012]进一步地，所述代理模型的输入数据通过以下方式获得：
[0013]步骤1：确定翅片分布及翅片高度、芯片分布及芯片发热功率、连接芯片与散热器的凸块分布及凸块高度；
[0014]步骤2：创建与所研究的散热器比例相同的三通道图像，并以翅片高度、芯片发热功率、凸块高度分别与图像通道数值做线性映射，得到模型训练数据；
[0015]步骤3：按照翅片高度、芯片发热功率、凸块高度在ANSYS软件创建对应的热模型并进行数值模拟，获得PCB温度场分布作为训练标签，将训练标签与步骤2中的模型训练数据一一配对。
[0016]进一步地，所述计算方法还包括微调步骤：
[0017]迁移历史应用场景的数据训练权重至当前特定的应用场景权重。
[0018]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0019]一种散热器内PCB温度场的计算系统，包括：
[0020]数据采集模块，用于获取训练数据，所述训练数据包括散热器翅片分布、芯片布局以及温度场分布；
[0021]标签生成模块，用于对所述训练数据进行预处理，并组合对应温度场分布作为标签形成匹配数据；
[0022]数据训练模块，用于基于深度卷积生成对抗神经网络，训练得到散热器翅片分布、芯片布局之间的强映射关系，构建根据散热器翅片分布、芯片布局快速计算此散热条件下PCB稳态的温度场的代理模型；
[0023]温度计算模块，用于将散热器翅片分布、芯片布局组成的输入数据输入训练后的代理模型，快速计算稳态PCB温度云图。
[0024]进一步地，所述代理模型由生成对抗网络方式训练，训练过程由生成器和鉴别器两个不同的模型组成，生成器用于将输入的散热器翅片分布和芯片分布转换为PCB稳态的温度场云图，鉴别器用于分辨生成器生成的温度场云图和实际标签云图，最终训练的平衡点是当生成器生成的温度云图和数据集对应的标签一致或者非常相近，而鉴别器能够辨别出生成器生成的云图的概率是50％。
[0025]进一步地，所述代理模型的输入数据通过以下方式获得：
[0026]确定翅片分布及翅片高度、芯片分布及芯片发热功率、连接芯片与散热器的凸块分布及凸块高度；
[0027]创建与所研究的散热器比例相同的三通道图像，并以翅片高度、芯片发热功率、凸块高度分别与图像通道数值做线性映射，得到模型训练数据；
[0028]按照翅片高度、芯片发热功率、凸块高度在ANSYS软件创建对应的热模型并进行数值模拟，获得PCB温度场分布作为训练标签，将训练标签与模型训练数据一一配对。
[0029]进一步地，所述计算系统还包括微调模块，所述微调模块用于迁移历史应用场景的数据训练权重至当前特定的应用场景权重。
[0030]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0031]一种散热器内PCB温度场的计算装置，包括：
[0032]至少一个处理器；
[0033]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0034]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
[0035]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0036]一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
[0037]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过采集历史相关热设计场景结构数据和对应PCB温度场分布数据作为生成对抗网络的训练数据，得到能够快速计算相应场景结构数据对应的PCB温度场的代理模型，通过代理模型可以帮助热设计工程师在确保预测精度下提高设计效率。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本专利技术实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本专利技术的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
[0039]图1是本专利技术实施例中散热器内PCB温度场快速计算系统的示意图；
[0040]图2是本专利技术实施例中生成标签所用的热仿真模型示意图；
[0041]图3是本专利技术实施例中生成标签步骤中获得的初始标签图；
[0042]图4是本专利技术实施例中获取的若干对匹配数据示意图；
[0043]图5是本专利技术实施例中选取的生成对抗网络模型结构及训练过程示意图；
[0044]图6是本专利技术实施例中模型训练结果与仿真结果对比图；
[0045]图7是本专利技术实施例中一种散热器内PCB温度场的计算方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0046]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种散热器内PCB温度场的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练数据，所述训练数据包括散热器翅片分布、芯片布局以及温度场分布；对所述训练数据进行预处理，并组合对应温度场分布作为标签形成匹配数据；基于深度卷积生成对抗神经网络，训练得到散热器翅片分布、芯片布局之间的强映射关系，构建根据散热器翅片分布、芯片布局快速计算此散热条件下PCB稳态的温度场的代理模型；将散热器翅片分布、芯片布局组成的输入数据输入训练后的代理模型，快速计算稳态PCB温度云图。2.根据权利要求1所述的一种散热器内PCB温度场的计算方法，其特征在于，所述代理模型由生成对抗网络方式训练，训练过程由生成器和鉴别器两个不同的模型组成，生成器用于将输入的散热器翅片分布和芯片分布转换为PCB稳态的温度场云图，鉴别器用于分辨生成器生成的温度场云图和实际标签云图，最终训练的平衡点是当生成器生成的温度云图和数据集对应的标签一致，而鉴别器能够辨别出生成器生成的云图的概率是50％。3.根据权利要求1所述的一种散热器内PCB温度场的计算方法，其特征在于，所述代理模型的输入数据通过以下方式获得：确定翅片分布及翅片高度、芯片分布及芯片发热功率、连接芯片与散热器的凸块分布及凸块高度；创建与所研究的散热器比例相同的三通道图像，并以翅片高度、芯片发热功率、凸块高度分别与图像通道数值做线性映射，得到模型训练数据；按照翅片高度、芯片发热功率、凸块高度在ANSYS软件创建对应的热模型并进行数值模拟，获得PCB温度场分布作为训练标签，将训练标签与模型训练数据一一配对。4.根据权利要求1所述的一种散热器内PCB温度场的计算方法，其特征在于，所述计算方法还包括微调步骤：迁移历史应用场景的数据训练权重至当前特定的应用场景权重。5.一种散热器内PCB温度场的计算系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取训练数据，所述训练数据包括散热器翅片分布、芯片布局以及温度场分布；标签生成模块，用于对所述训练数据进行预处理，并组合对应温度场分布作为标签形成匹配数据；数据训练模块，用于基于深度卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢颖熙，吴小华，陆龙生，梁庆铧，梁澜之，钟宜淋，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：