論文の概要: Machine-Learning Assisted Optimization Strategies for Phase Change
Materials Embedded within Electronic Packages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14433v1
- Date: Wed, 21 Apr 2021 19:20:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 19:49:19.877939
- Title: Machine-Learning Assisted Optimization Strategies for Phase Change
Materials Embedded within Electronic Packages
- Title（参考訳）: 電子パッケージに埋め込まれた相変化材料に対する機械学習支援最適化戦略
- Authors: Meghavin Bhatasana, Amy Marconnet
- Abstract要約: 位相変化材料(PCMs)の潜熱を緩和することで、電子機器のピーク温度と過渡的な温度変化を低減できる。
本研究では、電子機器のシリコンデバイス層内にPCMを埋め込むことにより、ソースとPCMとの間の熱抵抗を最小限に抑える。
組み込みPCM領域の形状と材料特性は、パラメトリックアルゴリズムと機械学習アルゴリズムの組み合わせを使用して最適化されます。
- 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: Leveraging the latent heat of phase change materials (PCMs) can reduce the
peak temperatures and transient variations in temperature in electronic
devices. But as the power levels increase, the thermal conduction pathway from
the heat source to the heat sink limits the effectiveness of these systems. In
this work, we evaluate embedding the PCM within the silicon device layer of an
electronic device to minimize the thermal resistance between the source and the
PCM to minimize this thermal resistance and enhance the thermal performance of
the device. The geometry and material properties of the embedded PCM regions
are optimized using a combination of parametric and machine learning
algorithms. For a fixed geometry, considering commercially available materials,
Solder 174 significantly outperforms other organic and metallic PCMs. Also with
a fixed geometry, the optimal melting points to minimize the peak temperature
is higher than the optimal melting point to minimize the amplitude of the
transient temperature oscillation, and both optima increase with increasing
heater power. Extending beyond conventional optimization strategies, genetic
algorithms and particle swarm optimization with and without neural network
surrogate models are used to enable optimization of many geometric and material
properties. For the test case evaluated, the optimized geometries and
properties are similar between all ML-assisted algorithms, but the
computational time depends on the technique. Ultimately, the optimized design
with embedded phase change materials reduces the maximum temperature rise by
19% and the fluctuations by up to 88% compared to devices without PCM.
- Abstract（参考訳）: 位相変化材料(PCM)の潜熱を活用することで、電子機器のピーク温度と過渡的な温度変化を低減できる。
しかし、電力レベルが増加するにつれて、熱源からヒートシンクへの熱伝導経路がこれらのシステムの有効性を制限する。
本研究は, 電子装置のシリコンデバイス層にPCMを埋込み, ソースとPCMの熱抵抗を最小化し, この耐熱抵抗を最小化し, 装置の熱性能を向上させることを目的とする。
組込みpcm領域の形状と材料特性はパラメトリックと機械学習アルゴリズムの組み合わせにより最適化される。
固定幾何学では、市販の材料を考えると、ソルダー174は他の有機および金属のPCMよりも著しく優れている。
また, 温度温度を最小化する最適融点は, 過渡的な温度振動の振幅を最小化する最適融点よりも高く, ヒータパワーを増大させることで両極端が増大する。
従来の最適化戦略を超えて、ニューラルネットワークサロゲートモデルによる遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化は、多くの幾何学的および物質的特性の最適化を可能にするために用いられる。
評価されたテストケースでは、最適化されたジオメトリと特性はすべてのml支援アルゴリズムで類似しているが、計算時間は技術に依存する。
最終的に、組込み相変化材料による最適化設計は、pcmのないデバイスと比較して最大温度上昇を19%、変動を最大88%削減する。
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