У меня есть механическая конструкция со светодиодами, которые выделяют тепло. Я хочу оценить температуру на переходе светодиода в зависимости от времени, но особенно в установившемся режиме.
Зная падение напряжения и ток светодиода, я могу оценить мощность, рассеиваемую за счет тепла (некоторая часть мощности уходит на свет, но, чтобы быть консервативным, я решил оценить тепловую мощность как просто I * V).
Температура перехода светодиода должна поддерживаться ниже определенной температуры. Тепловая система будет состоять из соединения светодиода с термопрокладкой, печатной платы и механической конструкции. Тепловое сопротивление указано для соединения с термопрокладкой (около 10 К/Вт), и производитель предлагает несколько различных конструкций печатных плат, каждая из которых имеет свое собственное тепловое сопротивление. Наилучшая конструкция может достигать 3-4 кВт/Вт, но возможна и менее дорогая конструкция. Поэтому мне нужно тепловое сопротивление механического корпуса, которое уже существует и не может быть изменено, кроме как прикрепить светодиоды к корпусу.
Геометрия несколько сложна, поэтому я решил начать с простого алюминиевого блока (печатная плата крепится непосредственно к блоку), чтобы убедиться, что мое моделирование правильное, а затем перейти к более сложной геометрии. Светодиоды расположены в линию, поэтому я буду предполагать, что теплопередача постоянна вдоль линии светодиодов (назовем ее осью Z). Я также не хочу сейчас рассматривать конвекцию или излучение по длине блока.
Итак, скажем, я прикрепляю радиатор к концу блока напротив светодиодов с достаточно низким тепловым сопротивлением окружающей среде, чтобы конец блока с радиатором находился на температуре окружающей среды. Термическое сопротивление алюминиевого блока составляет L/(кА), где L – длина, k – теплопроводность (0,25 Вт/(мм*K)), а A – площадь поперечного сечения. Таким образом, если длина равна 20 мм (по оси X), площадь поперечного сечения составляет около 300 мм ^ 2 (около 6 мм x 50 мм, 6 мм по оси Y и 50 мм по оси Z), тепловое сопротивление составляет около 0,27 К/Вт. Мощность светодиода на единицу площади составляет 0,0896 Вт/мм^2 (общая мощность 26,88 Вт, распределенная по 300 мм^2).
Примечание: мне нравится работать в мм для этой задачи.
Эта задача является одномерной, и, согласно закону проводимости Фурье, падение температуры на блоке в установившемся режиме должно быть:
Я хочу иметь возможность смоделировать это и получить тот же результат.
Поскольку окончательная геометрия более сложная, я считаю, что мне нужно использовать метод конечных элементов для окончательного решения, но для начала было бы неплохо знать, как начать с уравнения теплопроводности и закончить с результатом, полученным из уравнения Фурье. закон (поскольку первое может быть получено из второго).
Я нашел freefem++ ( http://www.freefem.org/ff++/index.htm ), который может аппроксимировать решение уравнения теплопроводности с помощью метода конечных элементов, но вариационная формулировка находится за пределами моего понимания, и ни один из примеров не касается с постоянным источником тепла.
Я хочу настроить уравнение теплопроводности и граничные условия. Мне особенно нужен стационарный результат, но меня также интересует изменение температуры в зависимости от времени. (3-D) уравнение теплопроводности:
= температура
= температуропроводность
= удельная теплоемкость
= массовая плотность
= мощность на единицу объема
Поскольку простая блочная задача является одномерной, уравнение теплопроводности принимает вид:
или же
Обратите внимание, Q является функцией . В этой статье представлено аналитическое решение этой одномерной задачи: http://people.math.gatech.edu/~xchen/teach/pde/heat/Heat-Duhamel.pdf .
Чтобы использовать принцип Дюамеля, я сначала переформулирую задачу так, чтобы источник тепла находился на температура при а также удерживается равным нулю (будь то ноль или температура окружающей среды, решение остается тем же). Тогда источником тепла является дельта-функция Дирака при , и проблема становится:
и граничные условия:
Здесь, является источником тепла. Я смог аппроксимировать решение, приведенное в статье, с помощью Matlab (см. Ниже), и как , решение становится ближе к функции треугольника с центром в и увеличивается асимптотически со временем примерно до 7 К. Обратите внимание, что, поскольку источник тепла находится в центре, я удвоил мощность и длину блока, и решение вышеуказанной задачи составляет половину блока ( ).
Итак, что происходит, когда я перехожу в 2-D? Как я уже сказал, реальная геометрия сложна (но может быть смоделирована как двумерная задача, поскольку геометрия вдоль оси z практически постоянна), поэтому я не ожидаю аналитического решения. Возможно, моего простого одномерного примера недостаточно, чтобы продемонстрировать, как решить задачу с помощью метода конечных элементов.
Что, если бы источник тепла поступал слева, а нижняя часть блока поддерживалась при постоянной температуре?
Распространяется ли принцип Дюамеля на 2D? Если да, и я аппроксимирую вспомогательную однородную задачу с помощью МКЭ, то как мне преобразовать это приближение в неоднородное решение?
В качестве альтернативы, как бы я сформулировал неоднородную задачу, используя вариационную постановку, чтобы иметь возможность напрямую использовать анализ FEM?
Вот мой код Matlab, который приближает решение с использованием принципа Дюамеля. Я сделал приближение, используя как ряд Фурье, так и функцию Грина.
% Approximate the analytical solution of the heat equation with a heat
% source in the center of a block.
% System parameters.
H = 6; % the block height (mm)
L = 40; % the block length (mm)
W = 50; % the block width (mm)
kAl = 0.25; % Aluminum thermal conductivity (W/(mm*K))
c = 897; % Aluminum specific heat capacity (J/(kg * K)).
rho = 2.7E-6; % Density (kg/mm^3).
alpha = kAl / (c * rho); % Thermal diffusivity (mm^2/s).
Qi = 2 * 27 / 300; % Input power per unit volume length (?).
dx = 0.2;
dt = .2;
x = 0:dx:L;
tmax = 10;
t = 0:dt:tmax;
% Approximate heat equation using Fourier series and Duhamel's Principle.
ds = 0.1;
N = 200;
n = 1:N;
b = 2*Qi*sin(n*pi/2)/(c*rho*L);
% As N goes to infinity, the solution
% approximates a triangle function centered on L/2. Because we can't go to
% infinity, there will always be a sharp spike at x = L/2.
u = zeros(length(x), length(t));
for xi = 1:length(x)
for ti = 1:length(t)
tc = t(ti);
for ni = 1:length(n)
s = 0:ds:tc;
sint = 0;
for si = 1:length(s)
sint = sint + b(ni)*exp(-alpha*(n(ni)*pi/L)^2*(tc-s(si)))*ds;
end
u(xi, ti) = u(xi, ti) + sin(n(ni)*pi*x(xi)/L) * sint;
end
end
end
figure;
mesh(t, x, u);
ylabel('x (mm)');
xlabel('t (s)');
zlabel('Temperature (deg C)');
title('Approximation to heat equation solution with constant heat source at L/2, using Fourier series');
% Approximate solution using Green's function. Note that as ds -> zero,
% the solution approximates a triangle function centered at L/2, and
% increasing asymptotically over time.
u = zeros(length(x), length(t));
N = 40;
n = -N:N;
ds = 0.01;
for xi = 1:length(x)
for ti = 1:length(t)
tc = t(ti);
if tc == 0
continue;
end
s = 0:ds:(tc-ds);
for si = 1:length(s)
nint = 0;
for ni = 1:length(n)
nint = nint + exp(-(x(xi)-2*n(ni)*L-L/2)^2/(4*alpha*(tc-s(si)))) - ...
exp(-(x(xi)-2*n(ni)*L+L/2)^2/(4*alpha*(tc-s(si))));
end
u(xi, ti) = u(xi, ti) + ...
(Qi/(c*rho)) * nint * ds / sqrt(4*pi*alpha*(tc-s(si)));
end
end
end
figure;
mesh(t, x, u);
ylabel('x (mm)');
xlabel('t (s)');
zlabel('Temperature (deg C)');
title('Approximation to heat equation solution with constant heat source at L/2, using Green''s function');
@user3533030 user3533030 Очень хорошее замечание, но это может быть преуменьшением.
«Эти проблемы нелегко решить аналитически».
Прошло 5 лет с тех пор, как был задан этот вопрос. И не сильно улучшилось. Т-образный переход уже должен был уйти в прошлое. Дела потихоньку улучшаются.
Теперь производители публикуют разность температур между Т-образным переходом и Т-образной термопрокладкой, обычно около 15°C. Некоторые их рекомендуемые значения температуры относятся к температуре корпуса светодиода, а не к Т-переходу. Для согласованности некоторые производители теперь включают «точку» температуры на корпус светодиода, где вы измеряете температуру с помощью термопары.
На изображении ниже точка измерения температуры помечена как Tc.
Проблема подхода с имитацией моделирования заключается в том, что светодиоды не имеют коэффициента «k». Ни одна из их характеристик не является постоянной, а минимальная/максимальная дельта слишком велика для получения смоделированных результатов с достаточной точностью, чтобы иметь смысл. Светодиоды кажутся простыми оптоэлектронными компонентами, но это не так.
Пока я пишу это, я провожу эксперимент с новым радиатором на печатной плате 12 x 0,7 дюйма с 16 светодиодами мощностью 3 Вт (Cree XPE и Lumiled Rebel ES). Результаты такого моделирования будут малоценными.
Вы должны сосредоточить свои усилия на характеристиках управления температурой радиатора и печатной платы, а не на переходе светодиода к термопрокладке.
Другая проблема заключается в рекомендуемых производителем конструкциях печатных плат. До сих пор их рекомендации состоят в основном из количества отверстий, диаметра отверстий и расстояния между отверстиями, чтобы уменьшить тепловое сопротивление от стороны платы со светодиодами к противоположной стороне. Это связано с тем, что в их тепловой модели тепловое сопротивление печатной платы является самым важным фактором. Снижение теплового сопротивления печатной платы дает наибольшую выгоду. Кроме...
Проблема с этим подходом заключается в креплении радиатора к противоположной стороне печатной платы. Почему бы не увеличить толщину меди на стороне светодиода и не прикрепить радиатор к стороне платы со светодиодом и исключить тепловое сопротивление печатной платы из уравнения?
Это сработало так хорошо для меня, что я создал новую проблему. Конденсат на радиаторе и плате.
Печатная плата сильно нагревается без терморегулирования. После сборки первой тестовой платы я прокачал 1 Ампер через светодиоды. Я не знаю температуру, потому что плата так быстро нагревалась, что я не успел измерить температуру до того, как плата сгорела.
При более разумном подходе я смог измерить только до 350 мА, прежде чем температура превысит максимальную температуру светодиода.
* PAR = активное фотосинтетическое излучение
Результаты сегодня вечером выглядят очень хорошо с новым радиатором, разработанным с готовыми товарными деталями, где общая стоимость деталей составляет 3,50 доллара за фут.
По сравнению с отсутствием управления температурой при 350 мА = 125 °C, я думаю, что могу добиться чего-то без моделирования теплового перехода.
Current=700mA
Thermal Pad °C
11:00 PM 28
11:05 PM 22
11:15 PM 23
11:25 PM 21.5
11:35 PM 21.3
11:55 PM 22.9
12:15 AM 22.4
Раньше я решал задачи такого типа как экспериментально, так и численно. Эти задачи нелегко решить аналитически. Я не рекомендую аналитический подход, кроме как обеспечить некоторую интуицию.
Чтобы использовать численный подход, рассмотрите http://www.amazon.com/Transfer-Mcgraw-Hill-Series-Mechanical-Engineering/dp/0073529362 . В этом тексте есть методологии конечных разностей, которые довольно легко понять. Идея состоит в том, чтобы составить конечно-разностные уравнения и решить их с помощью обращения матриц. В задаче эволюции времени вы просто увеличиваете время и решаете матрицу снова и снова.
При таких специализированных проблемах у вас есть несколько вариантов. Один из них — построить простую конечно-разностную модель и отладить ее с помощью известных решений (опять же обратиться к Холлману). Другое решение представляет собой более экзотическое конечно-элементное решение. Будьте осторожны, легко ошибиться и потратить много времени на построение геометрической сетки.
Дайте мне знать, если вам нужна конкретная помощь. Вы можете увидеть некоторые из моих работ по адресу:
http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.842043
http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.842881
Настоящее удовольствие заключается в переходных задачах! Эти модели были созданы в Nastran и очень хорошо соответствуют экспериментальным данным. Чтобы получить хорошее совпадение с экспериментом, обратите особое внимание на граничные условия (полностью изолированные ванны и ванны с идеальной температурой).
Если ваша цель практическая и вы ищете численный ответ, почему бы не использовать какой-нибудь численный метод для решения уравнения? У Mathematica, Maple и Matlab (я думаю) есть инструменты для этого.
Что касается стационарного решения, вы можете значительно упростить задачу, поскольку, когда t стремится к бесконечности, производная u по t стремится к нулю, что дает вам простое уравнение Пуассона.
Майк Данлави
Дэвид З.
Патрик
ночная Сова
Патрик
ночная Сова
.m
файл функции только для функции, которую я создаю, а затем создаю.m
файл сценария (основная программа), в котором я вызываю функцию. Но казалось, что вы хотели сделать и то, и другое в одном скрипте, и я не слишком уверен, что вы можете использовать функции таким образом. Если вы снова запустите этот скрипт в Matlab с помощью функции и вернетесь внутрь него, вы получите сообщение об ошибке в командной строке, как я говорил.