초록 이 연구는 직사각형 영역 내에서 고전도 재료의 전략적 분포를 통해 전자 시스템에서 전도성을 통한 냉각을 강화하기 위한 생체 영감 성장 알고리즘을 제시합니다. 제안된 방법론은 자원 수요가 높은 지역으로 성장하는 자연 운반 시스템에서 관찰된 적응형 가지치기 메커니즘에 영감을 받았습니다. 유사하게, 전도성 가지는 열 핫스팟으로 발전하여 열 확산을 개선하고 열 저항을 줄입니다. 성장 과정은 고전도 재료의 정해진 부피 비율에 의해 제한되며, 균일 및 비균일한 열 발생체와 대칭 및 비대칭 열 경계 조건 모두에 적용 가능합니다. 전도성 부피 비율, 종횡비, 성장 단계 길이 및 방열판 위치와 같은 주요 설계 매개변수의 영향을 체계적으로 조사합니다. 열 성능 외에도 아레니우스 수명 모델을 사용하여 온도 감소가 구성 요소 신뢰성에 미치는 영향을 평가합니다. 결과는 제안된 접근 방식이 평범한 경우에 비해 최대 온도를 25% 감소시키고, 이에 따라 예측된 수명을 최대 612% 증가시켜줍니다. 이 알고리즘은 미리 정의된 기하학적 템플릿이나 대칭 가정 없이 부과된 열 조건에 따라 효율적인 전도성 네트워크를 자동으로 생성합니다. 이러한 발견은 복잡하고 비이상적인 열 조건에서 작동하는 전자 장치의 열 관리 및 신뢰성 향상을 위한 유연한 틀로서 제안된 성장 기반 설계 방법론의 잠재력을 보여줍니다.
Arbaban et al. (Sun,)이 이 질문을 연구했습니다.