INAS Blog

Optimizarea transferului termic cu ANSYS optiSLang

optiSLang ca plugin ANSYS Workbench

optiSLang înseamnă mai mult decât optimizare, este un soft general pentru analiza variației.

Analiza variației sistemului se face pentru a avea o înțelegere mai bună a comportamentului acestuia.

Să presupunem că avem o simulare. Ce se întâmplă dacă modificăm un anume parametru? Dar dacă modificăm un alt parametru? Sau ce se întâmplă dacă schimbăm simultan doi sau mai mulți parametrii? Evaluarea acestor scenarii ne ajută să înțelegem mai bine modul de comportare a sistemului.

Deci analiza variației este despre explorarea și înțelegerea comportamentului sistemului. Adesea poate fi vorba despre studii de senzitivitate, alteori poate fi vorba despre calibrare pentru a obține un model corect. Alte analize pot fi studii de optimizare sau evaluare a robusteții modelului la variația datelor de intrare. Toate acestea se fac într-o manieră sigură, demnă de încredere care ține seama de parametrii și mărimile fizice implicate în proces.

Fluxul de lucru cu optiSLang

Mai jos se prezintă secvența pe care o întâlnim cel mai des în utilizarea optiSLang în viața reală.

Fluxul de lucru obișnuit cu optiSLang;

Primul lucru de care avem nevoie este un model corect, de încredere care să reprezinte procesele fizice din lumea reală. Dorim să studiem comportamentul modelului datorat cauzelor de natură fizică, deci trebuie să îndepărtăm toate artefactele sau influențele “false” care influențează comportamentul sistemului. Calibrarea modelului reprezintă reglarea, “tunarea” parametrilor într-o manieră sistematică, pentru a obține un model “curat” și corect din punct de vedere al proceselor fizice la care este supus. Parametrii calibrați pot fi proprietăți de material, capacitori într-un circuit electric, sau chiar parametrii geometrici. Acești parametrii “calibrați” vor fi folosiți în simularea reală în care suntem interesați.

După acest pas urmează pasul fundamental în explorarea designului. Acesta este analiza de senzitivitate care reprezintă o scanare a domeniului diferiților parametrii de interes, sau a combinațiilor diferiților parametrii ale căror influențe dorim să le studiem. Deci studiul de senzitivitate reprezintă o scanare a parametrilor, astfel încât să putem accesa diferite răspunsuri ale sistemului din domeniul respectiv.

După analiza de senzitivitate este mult mai ușor să facem un studiu de optimizare deoarece deja am obținut unele cunoștințe despre comportamentul sistemului. Acest lucru permite de asemenea realizarea unei strategii eficiente de optimizare.

Deseori proiectele au fost optimizate după anumite funcții obiectiv. Acest lucru poate duce la soluții care nu sunt foarte stabile din punct de vedere al variației datelor de intrare.

Deci, după optimizare, este deseori necesar să realizăm o evaluare mai cuprinzătoare a robusteții astfel încât să ne asigurăm că optimul găsit este suficient de stabil.

Integrare optiSLang în ANSYS Workbench

Și încă ceva, optiSLang este un modul care apare și în Workbench, deci putem crea sisteme pentru analiza senzitivității, pentru studiu de optimizare, de robustețe, și de fiabilitate.

optiSLang ca plugin Ansys Workbench;

Odată ce avem un model parametrizat Workbench, putem aplica aceste studii cu ușurință.

Sistemul optiSLang pentru analiza de variație a parametrilor se stabilește sub managerul de parametri, ”Parameter Set”.

Există un sistem care se poate așeza deasupra managerului de parametri, și acesta este ”Signal Processing” (Procesarea semnalului) și este prezentat în partea dreaptă-sus. După cum observăm el se conectează cu Subsistemul ”Solution” și nu cu ”Parameter Set”. Cu modulul ”Signal Processing” putem extrage date non-scalare care pot fi folosite, de exemplu, la identificarea curbelor proprietăților materialelor.

Optimizarea unui PCB cu optiSLang integrat în Workbench

În continuare se prezintă optimizarea termică a unui component electronic cu optiSLang integrat în Workbench. Calculul termic se realizează cu Icepak.

Răcirea ansamblului se realizează prin intermediul unui ventilator (convecție forțată) și a unui heatsink. Ventilatorul este modelat 2D, cu raza de 10 mm și mass flow 20 cfm.

Dorim să optimizăm numărul de “aripioare” și grosimea lor astfel încât rezistența termică a heatsinkului să fie minimă pentru a se asigura o evacuare optimă a căldurii.

De asemenea dorim să găsim poziția optimă a ventilatorului (Yc si Zc) astfel încât temperatura pe cele 8 blocuri să fie minimă.

PCB-ul cu disipările de puteri pe 8 block-uri;
Panoul Workbench cu conexiunea dintre Icepak și optiSLang;

Analiza de senzitivitate

Odată parametrii definiți în Icepak, putem seta studiul de Senzitivitate în optiSLang.

Vom defini limitele superioară și inferioară pentru parametrii de intrare.

Variabilele sunt de tipul continue, cu excepția parametrului “fin_count”, care este discretă.

Setarea parametrilor în optiSLang;

Deși nu este obligatoriu, într-un studiu de Senzitivitate putem defini un obiectiv și o constrângere.

În cazul de față obiectivul este minimizarea rezistenței termice a “heatsinkului”, iar constrângerea este ca temperatura pe blocuri să nu depășească 62 C.

Setarea obiectivelor și constrângerilor în optiSLang;

În urma analizei de senzitivitate se obțin următoarele rezultate:

MOP obținut după analiza de senzitivitate – Rezistența termică;

Rezistența termică a heatsink-lui este influențată cel mai mult de parametrii “Zc” și “fin_count”.

Ceilalți doi parametrii nu influențează mult rezistența termică.

MOP obținut după analiza de senzitivitate – Temperatura maximă pe block-uri;
Temperatura celor 8 componente este influențată și de parametrul Yc al ventilatorului.
Dar pe ansamblu, cel mai important parametru este numărul de aripioare ale heatsinkului.
 

Valorile finale ale parametrilor

Yc = 39.9575 mm

Zc = 132.95 mm

fin_count = 18

fin_thck = 1.16642

max_block_temp = 52 C

thrm_heatsink_resistance = 0.186486 C/W

 

Valorile inițiale ale parametrilor

Yc = 31,75 mm

Zc = 139,7 mm

fin_count = 12

fin_thck = 0,762

max_block_temp = 60 C

thrm_heatsink_resistance = 0.24096 C/W

 

Comparație între temperaturile inițiale și finale ale temperaturilor block-urilor

Temperaturile inițiale pe block-uri;
Temperaturile finale pe block-uri;

Rezultate

În urma optimizării metamodelului se observă cu ușurință că optiSLang a găsit o combinație a parametrilor de intrare în limitele impuse care permite scăderea temperaturilor pe cele 8 block-uri de la 60°C la 52°C.

Înapoi