論文の概要: Machine learning thermal circuit network model for thermal design
optimization of electronic circuit board layout with transient heating chips
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13571v2
- Date: Sat, 16 Jan 2021 10:29:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 02:39:46.582212
- Title: Machine learning thermal circuit network model for thermal design
optimization of electronic circuit board layout with transient heating chips
- Title（参考訳）: 過渡加熱チップを用いた電子回路基板レイアウトの熱設計最適化のための機械学習熱回路ネットワークモデル
- Authors: Daiki Otaki (1), Hirofumi Nonaka (1) and Noboru Yamada (1) ((1)
Nagaoka University of Technology, Niigata, Japan)
- Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化(BO)とランプ型サーマルサーマルサーマルサーマル回路モデルを組み合わせた手法について述べる。
BOは、理想的な回路基板レイアウトとパーティクルスウォーム最適化(PSO)と遺伝的アルゴリズム(GA)の発見に成功した。
これは全てのレイアウトパターンを分析するのに必要なCPU時間の1/1000と見積もられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes a method combining Bayesian optimization (BO) and a
lamped-capacitance thermal circuit network model that is effective for speeding
up the thermal design optimization of an electronic circuit board layout with
transient heating chips. As electronic devices have become smaller and more
complex, the importance of thermal design optimization to ensure heat
dissipation performance has increased. However, such thermal design
optimization is difficult because it is necessary to consider various
trade-offs associated with packaging and transient temperature changes of
heat-generating components. This study aims to improve the performance of
thermal design optimization by artificial intelligence. BO using a Gaussian
process was combined with the lamped-capacitance thermal circuit network model,
and its performance was verified by case studies. As a result, BO successfully
found the ideal circuit board layout as well as particle swarm optimization
(PSO) and genetic algorithm (GA) could. The CPU time for BO was 1/5 and 1/4 of
that for PSO and GA, respectively. In addition, BO found a non-intuitive
optimal solution in approximately 7 minutes from 10 million layout patterns. It
was estimated that this was 1/1000 of the CPU time required for analyzing all
layout patterns.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,電子回路基板レイアウトの熱設計最適化と過渡加熱チップの高速化に有効な,ベイズ最適化(BO)とランプ型熱回路網モデルを組み合わせる手法について述べる。
電子機器の小型化と複雑化に伴い、放熱性能を高めるための熱設計最適化の重要性が高まっている。
しかし, 熱設計の最適化は, 包装や熱発生成分の過渡温度変化に伴う様々なトレードオフを考慮する必要があるため困難である。
本研究は,人工知能による熱設計最適化の性能向上を目的としている。
ガウス過程を用いたboとランプ容量サーマル回路ネットワークモデルが組み合わされ,その性能がケーススタディによって検証された。
その結果、BOは、パーティクルスウォーム最適化(PSO)や遺伝的アルゴリズム(GA)と同様に、理想的な回路基板レイアウトを見出した。
BO の CPU 時間は PSO と GA の CPU の 1/5 と 1/4 であった。
さらにboは、1000万のレイアウトパターンから約7分間で、直観的でない最適なソリューションを見つけた。
これは全てのレイアウトパターンを分析するのに必要なCPU時間の1/1000と見積もられた。
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