마이크로 유전 알고리즘을 이용한 수직의 핀-휜, 평판-휜을 가진 방열판의 형상 최적화

Abstract

최근 반도체 제조 기술의 발달로 인하여 마이크로 전자장비에서 발생되는 열은 크게 증가하고 있으며, 전자장비에서 보다 높은 열적 안정성 확보를 위해 방열판의 최적화를 통한 효율적인 설계가 필요하다. 최적 설계를 위해 형상에 따른 열전달량은 핀-휜에 대해 Aihara et al, 평판-휜에 대해 Bar-Cohen과 Rohsenow의 Nusselt 수 관계식을 이용하여 해석하였으며, 방열판의 재질로는 polyphenylene sulphide (PPS) 고분자 화합물과 알루미늄을 고려하였다. 각 형상에 대하여 Nusselt 수 관계식과 마이크로 유전 알고리즘을 적용하여 방열판의 서로 다른 열성능을 나타내는 배열, 질량 및 공간에 대한 열전달계수가 최대값을 가지도록 방열판의 최적 설계변수를 수치적인 방법을 통해 구하였다. 그리고 다목적함수 문제를 해석하기 위해 가중법(weighted approach method)을 사용하였으며, 각 가중치에 따른 목적함수 사이의 관계를 표현한 Pareto 최적해를 구하여 설계자의 목적에 상응하는 최적의 설계변수를 제안하였다.; The design and optimization methodology of the staggered pin-fin and plate-fin heat sinks with the polyphenylene sulphide(PPS) polymer and aluminum materials is devised by using the existing analytical equations for microprocessor application cooled by natural convection. The heat dissipation from the vertical fin arrays is calculated using the Nusselt number correlations reported in the literature. Applying Nusselt number correlations, the optimal design variables of the heat sinks are found by employing the micro genetic algorithm for three different object functions, array heat transfer coefficient, mass based heat transfer coefficient and space claim heat transfer coefficient. The pareto optimal solutions are also obtained using the weighted approach method for the multi object functions.