論文の概要: Rapid Flow Behavior Modeling of Thermal Interface Materials Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04045v2
• Date: Tue, 9 Aug 2022 09:57:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 10:26:02.951512
• Title: Rapid Flow Behavior Modeling of Thermal Interface Materials Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた熱界面材料の高速流れ挙動モデリング
• Authors: Simon Baeuerle, Marius Gebhardt, Jonas Barth, Andreas Steimer and Ralf Mikut
• Abstract要約: 熱界面材料(TIM)は電子包装に広く使われている。 本稿では,TIMの拡散挙動をモデル化する軽量長方形を提案する。 このモデルから得られたデータに基づいて,ニューラルネットワーク(ANN)をトレーニングすることにより,計算を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thermal Interface Materials (TIMs) are widely used in electronic packaging. Increasing power density and limited assembly space pose high demands on thermal management. Large cooling surfaces need to be covered efficiently. When joining the heatsink, previously dispensed TIM spreads over the cooling surface. Recommendations on the dispensing pattern exist only for simple surface geometries such as rectangles. For more complex geometries, Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are used in combination with manual experiments. While CFD simulations offer a high accuracy, they involve simulation experts and are rather expensive to set up. We propose a lightweight heuristic to model the spreading behavior of TIM. We further speed up the calculation by training an Artificial Neural Network (ANN) on data from this model. This offers rapid computation times and further supplies gradient information. This ANN can not only be used to aid manual pattern design of TIM, but also enables an automated pattern optimization. We compare this approach against the state-of-the-art and use real product samples for validation.
• Abstract（参考訳）: 熱界面材料(TIM)は電子包装に広く使われている。 電力密度の増大と組立空間の制限は熱管理の要求が大きい。 大きな冷却面を効率的に覆う必要がある。 ヒートシンクを接合すると、予め放出されたTIMが冷却面上に広がる。 分配パターンに関する勧告は、矩形のような単純な曲面幾何学のためにのみ存在する。 より複雑な幾何学では、計算流体力学(CFD)シミュレーションが手動実験と組み合わせて用いられる。 CFDシミュレーションは高い精度を提供するが、シミュレーションの専門家が関与し、セットアップにはかなり費用がかかる。 我々はtimの拡散挙動をモデル化するための軽量ヒューリスティックを提案する。 このモデルから得られたデータに基づいて,ニューラルネットワーク(ANN)をトレーニングすることにより,計算を高速化する。 これは高速な計算時間を提供し、さらに勾配情報を提供する。 このANNは、TIMの手動パターン設計を支援するだけでなく、自動パターン最適化を可能にする。 このアプローチを最先端と比較し、実際の製品サンプルを検証に使用します。

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