不同空腔和直肋组合微通道散热器性能分析及参数优化设计

论文信息：

Y. Wang, J. Liu, K. Yang, J. Liu, X. Wu, Performance and parameter optimization design of microchannel heat sink with different cavity and rib combinations. Case Studies in Thermal Engineering, 103843, 53, 2024.

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.csite.2023.103843

研究背景

微通道散热器是计算机数据中心微电子系统中散热的有效部件。近年来，随着电子工业和半导体技术以及微组装能力的快速发展，计算机数据中心内部的电子设备在运行时也会产生越来越高的热流密度，传统的热管理解决方案已不能满足当前微电子系统的散热需求，微通道散热器因其具有小结构尺寸和大换热面积而被学者们广泛研究。但目前的研究直肋结构仅集中在矩形、三角形和菱形等常规形状，对于一些非常规的直肋结构还相对较少。山东高等技术研究院吴小虎教授与山东建筑大学刘吉营教授合作，提出了提出了几种新颖的直肋结构研究其水热性能的影响，分析了空腔和直肋尺寸参数改变引起的微通道散热器水热性能的变化，为微通道散热器空腔与直肋组合模型的结构优化提供了参考。

研究内容

本文在初始梯形空腔模型下比较了矩形、矩形圆角、前翼型和后翼型四种直肋的传热性能、流动性能和综合热性能，得到一种热效率最高的直肋结构。在此直肋结构的基础上，分析了空腔相对长度（α）、空腔相对宽度（β）、直肋相对长度（γ）和直肋相对宽度（λ）四个尺寸参数，得到参数变化时的规律，并用人工神经网络和遗传算法优化得到了一种最优散热器结构，使得散热器的传热性能最大且流动阻力最低。

图1示出了带有空腔和直肋的微通道模型图，流体从微通道的一侧进入，另一侧流出，整个微通道和散热器的长度均为20mm。散热器的高度为2mm，微通道的高度为1mm。两空腔的间距，空腔距边界壁面的距离，空腔底部长度均保持4mm不变，散热器宽度为2.5mm，微通道宽度为1mm。

图1 (a)单个微通道视图，(b)单个微通道横截面视图，(c)微通道俯视图

图2示出了矩形直肋（TC-RSR）、矩形圆角直肋（TC-RRR）、前翼型直肋（TC-FAR）和后翼型直肋（TC-RAR）的横截面视图。此外，还分析了不同直肋结构与无直肋的空腔结构（TC）散热器对比。

图2 不同直肋形状的微通道散热器俯视图。

在该模型中，边界条件的设置如图3所示。在入口处，速度入口应用于微通道入口。其中，速度的研究范围为0.14~1.4m/s，入口温度为293K。在出口处，压力出口应用于微通道出口且设置为静压。在散热器底面，采用30W/cm2的均匀热通量加热底面边界。计算域的两侧壁面采用对称界面。在固体和流体耦合壁面处，采用无滑移边界条件。其他壁面均采用绝热条件。

图3 微通道散热器边界条件设置。

对上述模型进行模拟计算，首先在初始梯形空腔的前提下，分析了不同直肋结构的改变对散热器水热性能的影响。从图4中可以发现，矩形直肋模型拥有最好的传热性能，矩形圆角直肋次之，前翼型直肋的传热性能比后翼型好，但两者整体不如矩形直肋和矩形圆角直肋。矩形直肋的流体流动阻力最大，后翼型直肋最小。在综合性能的比较中，在所有雷诺数下，矩形圆角直肋拥有最大的热性能，其他三种直肋的热性能基本类似。

图4 不同直肋形状微通道散热器的（a）努塞尔数、（b）摩擦系数和（c）热增强效率随雷诺数变化。

图5示出了在Re=700，z轴处于1.5mm位置处的不同直肋温度、速度和压降分布差异。在温度图的比较中可以看出，不加直肋的梯形空腔模型的散热器温度最高，有直肋的空腔模型散热器温度普遍偏低。另外，在空腔附近的散热器固体区域，前翼型和后翼型直肋的温度要高于矩形和矩形圆角两种直肋的温度，即矩形和矩形圆角的散热效果比前翼型和后翼型要好。在速度和压降图中，矩形肋的引入对速度场和压力场分布的影响是显着的。矩形肋的存在首先中断了原有的均匀流线，在肋两侧形成高速流动区域。矩形肋的末端形成了由旋涡产生的滞留区，而矩形圆角直肋就没有。在前翼型直肋和后翼型直肋的比较中，后翼型直肋由于翼前段部分较小从而产生了比较顺滑的流线，但是在肋后产生了旋涡。而前翼型直肋规律截然相反，前翼型直肋由于翼前段较大产生了不规律的流线，但后端较小，从而曲线顺滑，没有旋涡出现。

图5 Re=700时不同直肋结构散热器在z=1.5mm处的（a）温度场、（b）速度场和（c）压力场分布

从不同直肋的对比图中可以发现，梯形空腔加矩形圆角直肋模型拥有最好的综合热性能。因此，采用梯形空腔加矩形圆角直肋模型，对其进行结构优化。分别改变α、β、γ和λ，使其在一定范围内变化，研究微通道散热器的水热性能。并通过人工神经网络和遗传算法，以尽可能提高努塞尔数的同时降低摩擦系数，优化这四个结构参数，得到一种最优散热器结构。图6展示了在经过神经网络预测后，用遗传算法得到的不同种群代次数的结果图。在第一代种群，也就是初始种群，在努塞尔数高的地方分布比较混乱且分布点稀疏。经过5代的交叉选择，群体的目标参数向较大的努塞尔数和较小的摩擦系数收敛，即，坐标的右下角。但是，这些目标种群参数仍然没有达到最优解，并且是聚集的，这表明种群需要继续优化。到了第15代，曲线已经形成了一组帕累托前沿的曲线解。经过进一步的遗传选择，到第30代时，群体的目标参数分布更加均匀，这是由于算法不断提高目标参数的拥挤度所致。此外，第30代的目标参数与第15代不同，这也证明第15代种群没有形成最优解。经过127代优化，曲线形成了帕累托前沿。帕累托前沿上的所有个体都是最优解。为了确定微通道模型的最优设计，选择LINMAP方法。在图中，A是正理想解，其在结构参数的指定范围内具有努塞尔数的最大值和摩擦系数的最小值，但这是不可能实现的。在对两个目标参数进行无量纲测量后，发现优化设计的目标参数为S。对应的努塞尔数和摩擦系数值分别为13.59679和0.11855。对应的微通道散热器的α、β、γ和λ分别为0.1575、0.3931、0.0714和1.2149。

图6 不同迭代次数的努塞尔数和摩擦系数以及最优折中解

总结与展望

本文研究了不同直肋以及模型的结构参数对微通道散热器传热性能、流动性能及综合热性能的影响。根据结构参数的变化规律，以提升努塞尔数和降低摩擦因数为目的优化了模型的参数尺寸，得到一种最优散热器模型。主要结论如下：矩形圆角直肋比其他直肋结构拥有最好的综合热性能。改变不同的尺寸结构会产生不同的水热性能的变化。根据人工神经网络和多目标非支配排序遗传算法，以选取尽可能大的努塞尔数和小的摩擦因数为目标优化α、β、γ和λ，发现当α=0.1575，β=0.3931，γ=0.0714，λ=1.2149时努塞尔数和摩擦因数取得最优值，分别为13.59679和0.11855。

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