- 頭條溫州大學研究團隊提出強迫風冷散熱器多目標優化的新方法2022-06-22 作者：王玲、朱翔鷗 等 | 來源：《電氣技術》 | 點擊率：導語電力電子系統對強迫風冷散熱器提出了低熱阻、小型化和輕量化的要求，溫州大學電氣與電子工程學院電氣數字化設計技術國家地方聯合工程實驗室的王玲、朱翔鷗等在考慮現有散熱器設計方法的不足之后，通過散熱器結構及其等效熱阻網絡構建了熱阻、壓降和質量最小的多目標優化模型。針對當前粒子群算法求解多目標模型時存在的局限性，本文采用多種改進策略提高了算法的性能。計算和仿真結果顯示優化后的強迫風冷散熱器熱阻、壓降、質量均有減小，功率器件表面溫度明顯降低，結果驗證了多目標優化模型及算法的有效性。
團隊介紹
朱翔鷗實驗室隸屬于溫州大學電氣與電子工程學院電氣數字化設計技術國家地方聯合工程實驗室，致力于電力電子技術、低壓電器技術和電氣數字化技術的研究。專注于低壓電器的保護與檢測、智能配網系統的構建、電弧及其特性技術等的理論研究和工程應用。
電氣數字化設計技術國家地方聯合工程實驗室以推動和引領浙江省乃至全國電氣產業發展為目標，重點建設船舶岸電電源技術、港口分布式電能系統、輪式吊車電源技術、綠色能源與微電網、電力光通信系統、電氣智能系統設計等研發平臺，在促進綠色港口和綠色船廠以及電氣行業發展方面發揮了積極作用。
王玲,碩士研究生，研究方向為電機與電器。
朱翔鷗,教授，碩士生導師，研究方向為電機與電器。
王守冬,碩士研究生，研究方向為電力電子技術。
孫創，碩士研究生，研究方向為電機與電器。
研究背景
隨著電力電子裝置向著高精度、高功率密度、高可靠性方向發展，功率器件的熱失效和熱退化現象更為突出，更有效的散熱技術成為了研究的重點。強迫風冷散熱器有著散熱效果好、結構簡單、工作穩定、成本較低等優點,因而能夠在大功率電力電子裝置的熱設計中廣泛應用，電力電子裝置也對強迫風冷散熱系統提出了低熱阻、小型化、輕量化的要求。
論文所解決的問題及意義
傳統的強迫風冷散熱系統設計一般采用試驗法或經驗公式法，前者的不足主要是其成本高昂且研發周期長，后者在計算精度方面還有待提高。在工程實際中往往僅關注散熱系統的散熱效果，通常以增加散熱器的外表面積作為首選方案，結果導致散熱器的重量、體積增加，系統壓降變大。
在以增加散熱器散熱效果為設計目標的同時，還應該將散熱器的重量、體積、壓降以及制造成本等納入到散熱設計的綜合指標范疇加以考慮，方可實現散熱器的低熱阻、小型化和輕量化目標。
論文方法及創新點
為實現散熱器的低熱阻化、小型化和輕量化要求，本文提出根據散熱器結構建立多目標優化數學模型，使用改進后的多目標粒子群算法求解模型，從而獲取散熱器優化后的結構參數，大幅縮短了散熱器的研發周期，節省了散熱器在設計、制造和測試等環節中的成本。
1 散熱器多目標優化模型
根據散熱器等效熱阻網絡，推導建立了熱阻、壓降和質量最小的多目標優化模型，擬定了合理的優化變量，并設計相應的約束條件。
圖1 散熱器多目標優化模型
2 改進多目標粒子群優化算法
針對傳統多目標粒子群算法效率低、收斂速度慢、全局搜索能力差的特點，提出了一種改進的多目標粒子群算法，大大提高了算法的求解能力。
圖2 改進粒子群算法的方法流程
結論
本文根據散熱器等效熱阻網絡，推導建立了熱阻、壓降和質量最小的多目標優化模型，擬定了合理的優化變量，并設計相應的約束條件。針對經典多目標粒子群算法的缺陷，本文引入了多種改進策略提高了算法的搜索能力，使算法擁有了較強的全局搜索和局部搜索能力。通過改進的多目標粒子群算法求解散熱器優化模型最優解集，采用優化后的散熱器結構參數進行熱仿真分析，仿真結果驗證了本文所提散熱器優化方法的有效性和實用性。
引用本文
王玲, 李俐, 朱翔鷗, 王守冬, 孫創. 基于粒子群算法的強迫風冷散熱器多目標優化[J]. 電氣技術, 2022, 23(2): 20-25. WANG Ling, LI Li, ZHU Xiang’ou, WANG Shoudong, SUN Chuang. Multi-objective optimization of forced air-cooled heatsink based on particle swarm optimization algorithm. Electrical Engineering, 2022, 23(2): 20-25.
