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[發明專利]一種液體冷卻散熱器散熱特性的數字孿生系統構建及使用方法在審

專利信息
申請號: 202310174499.7 申請日: 2023-02-28
公開(公告)號: CN116306263A 公開(公告)日: 2023-06-23
發明(設計)人: 宋學官;汪子逸;闞子云;李建基;來孝楠;楊亮亮;曹旭陽 申請(專利權)人: 大連理工大學
主分類號: G06F30/27 分類號: G06F30/27;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/08;G06N3/04;G01M99/00;G01D21/02;G06F119/08;G06F119/02;G06F113/08
代理公司: 遼寧鴻文知識產權代理有限公司 21102 代理人: 王海波
地址: 116024 遼*** 國省代碼: 遼寧;21
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 液體 冷卻 散熱器 散熱 特性 數字 孿生 系統 構建 使用方法
【權利要求書】:

1.一種液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統構建方法,其特征在于,其基于數字孿生系統,由散熱物理模塊、傳感器模塊、算法模塊和實時虛擬顯示模塊四個模塊組成;所述散熱特性包括熱安全性、熱可靠性和熱均衡性三個指標;所述散熱物理模塊為真實散熱器物理實體;所述傳感器模塊在所述散熱物理模塊的熱源部分和散熱器部分安裝熱電阻用于采集實時溫度;所述算法模塊基于散熱器有限元模型和傳感器模塊的數據建立散熱器工作信息的訓練集,利用訓練集搭建神經網絡,最后將訓練集和神經網絡記錄在數據庫中;所述實時顯示模塊基于所構建的神經網絡模型的預測信息實現對散熱器散熱特性的實時顯示。

2.根據權利要求1所述的一種液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統構建方法,其特征在于,所述散熱特性中:熱安全性指散熱器控制溫度的能力,反映在待測熱源的溫度的高低上;熱可靠性指散熱器長時間控制溫度的能力,反映在待測熱源長時間的溫度波動;熱均衡性指散熱器控制溫度的均衡性,反映在待測熱源的溫度分布上。

3.根據權利要求1所述的一種液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統構建方法,其特征在于,所述散熱物理模塊包括可控熱源和待測液體冷卻散熱器兩部分:可控熱源用于模擬散熱器工作環境,能夠控制發熱功率進行線性和周期性變化;液體冷卻散熱器依次使用直接接觸冷卻和間接接觸冷卻散熱器;散熱物理模塊最后將熱源的控制數據和散熱器的設計信息傳入所述算法模塊。

4.根據權利要求1所述的一種液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統構建方法,其特征在于,所述傳感器模塊指可控熱源和液體冷卻散熱器中的熱電阻,用于采集散熱器的散熱特性數據,并將采集的數據傳入所述算法模塊。

5.根據權利要求1所述的一種液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統構建方法,其特征在于,所述算法模塊包含訓練集、神經網絡及數據庫三個部分:訓練集將散熱物理模塊和傳感器模塊采集的散熱器和散熱器散熱特性的信息進行整理和保存;神經網絡使用徑向基函數網絡,對訓練集保存的數據進行搭建,建立散熱器和散熱特性的數學模型;數據庫保存訓練集的數據和神經網絡的數學模型。

6.根據權利要求1所述的一種液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統構建方法,其特征在于,所述實時虛擬顯示模塊包含實時訓練集接收系統、神經網絡分析系統和液體冷卻散熱器數字孿生體顯示系統;所述實時訓練集接收系統直接接受數據庫的訓練集數據,通過神經網絡分析系統分析神經網絡的數據,預測液體冷卻散熱器數字孿生體的散熱特性;并通過液體冷卻散熱器數字孿生體顯示系統用于顯示訓練集接受系統或者神經網絡分析系統的數據。

7.一種權利要求1-6任一所述的構建方法得到的液體冷卻散熱器的散熱特性數字孿生系統使用方法,其特征在于,包括以下步驟:

首先,散熱物理模塊控制熱源以不同的功率做功,對不同的液體冷卻散熱器進行測試,并將熱源的控制數據和散熱器的設計信息傳入算法模塊;傳感器模塊將采集的實時溫度數據傳入算法模塊;

其次,算法模塊將傳入的數據整理為訓練集,并對訓練集進行神經網絡搭建,得到散熱器與散熱性能和工作影響的數學模型,再結合fluent流體仿真結果,得到散熱器的散熱特性;

最后,將訓練集和神經網絡存入數據庫;實時虛擬顯示系統既可接受數據庫中的訓練集數據,實時顯示液體冷卻散熱器數字孿生體的散熱特性,也可分析數據庫中的神經網絡,實時預測液體冷卻散熱數字孿生體的散熱特性。

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