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板级电路模块布局热设计

在建立几何模型时,器件的布局不仅要满足制造时的工艺要求,还应能在实现所需功能前提下尽可能地满足电、热性能等方面的要求。图l为一种高生热率器件在板面上呈四角型分布的几何模型。在此方案中,三端稳压器和另外三个生热率较高的器件分占了PCB四角,其余器件则较均匀地穿插于它们之间。在对该模型进行有限元热分析时共划分了43546个单元,11127个节点。其他四种方案见表2。

表2器件布局情况

布局编号集成块1l位置特征其他器件在PCB上所处位置布局方案1靠近左上角4、10与11相对集中

布局方案2位于板中央4、10在长边同一侧两端

布局方案3位于右下角4、10、12分别占据剩余三角

布局方案4位于右端中间4、10在远离11的长边两端

布局方案5位于下边中间4、lO在远离11的长边两端2.2板级电路模块布局热设计

ANSYS热分析的边界条件或初始条件可分为七种:温度、热流率、热流密度、对流、辐射、绝热、生热。在本项目分析中只考虑其中的对流、传导和生热三种边界条件。

在对板级电路模块进行热设计时,施加的环境温度为25℃。同时,仅考虑PCB基板上下底面与周围空气形成的对流。表3为各种布局情况下有限元热分析的结果。其温度场状况可概述如下:各方案中最高温度始终出现在集成块11上;方案l中沿着PCB板长度方向远离集成块11的一端,最低温度仅为28.506℃,高低温差达100℃以上。高温区集中在集成块11、4、10及其附近;方案2中集成块lO、4以及三端稳压器12上具有次高温。热的一端温差大于89℃;方案5中各温度峰值间梯度大,但高低温差较小,为81℃。

板级电路模块有限元热分析表明,随着集成块11在电路板上分布位置的不同,电路板的最高温度也不同,但在各种布局中温度最高处均位于集成块11上,其原因显然在于集成块11单位体积热流率最大。换言之,集成块11在板上的位置对该板级电路模块的热场形态及最高温度产生了决定性的影响。

6图2布局方案3时的温度分布图

图3增大热交换系数后方案3的温度分布图

从表3所示的集成块11特性参量数值可知:按照布局

方案3对集成块进行布局设计可以使该板级电路温度较其

他4种布局方案的要低,因此,在实际设计板级电路上的集

成块布局时,可采用布局方案3。(见图2)。

表3各种布局情况下模块参量

2.3考虑散热措施的板级电路模块热设计

在PCB上的集成块布局均采用较合理的方案(即布局

方案3)的情况下,若同时考虑采取散热措施,可以较明显

的降低模块的最高温度。图3为增大了与外界环境的热交

换系数(强迫对流)后板级电路的温度分布图。从中可见,

在考虑了散热措施后,其最高温度由原来的118.522℃降

低到101.368℃。

2.4板级电路模块热设计小结

由以上分析得出了元器件在印制电路板上以各种典型

方式排列时的温度分布形态。由此可知,从结构散热的角

度考虑,当大小、功耗以及元器件数目都已确定时,应合理

地布置元器件在印制板上的位置,采用将高生热率器件在

板面上呈四角型分散布放的方案。其中,三端稳压器12和

另外三个生热率较高的器件ll、4和10分占PCB四角,其

余器件则适当地穿插于它们之间。此时热场较均匀地分布

于PCB上各处,且高低温差72℃为各种方案中最小。也就

是说,这样可以有效地减小各区域温度峰值之间的温度梯

度,使温度分布趋于平缓,以降低热应力生成,从而提高组

件和板子的热可靠性。一般而言,在同一块印制板上的电

子元器件,可按其生热率大小分区放置,并尽量把生热率较

大的器件放在靠近印制板的周边处,充分发挥对流效应,且

最好把散热差的一面放在气流的上游,而生热率小的器件

町适当地放置在生热率大的器件之间或是气流的下游。

3板级电路模块布局的遗传算法优化所谓遗传算法,是指一个以适应度函数(或称为目标函数)为依据,通过对群体施加遗传操作实现群体内个体结构重组的迭代过程。在这一过程中,群体中个体(问题的解)一代一代地得以优化并逐渐逼近最优解。它是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法。

如上所述,在对某一具体的板级电路设定几种典型布局并进行分析比对后得出了一个较优布局的结论。更一般地,采用遗传算法我们可以得出该平面布局在某种散热条件下的全局优化解。在采用某方法来简化温度场求解过程时,必须遵循的原则[16]是:在用此方法来求解芯片布局的温度分布时,简化后芯片布局中总体的温度场分布状态与精确计算后生成的温度场的分布状态应该基本保持一致,具体数值上的差别只是表现在精确和粗略之间的差别,而不影响整个板级电路的实际温度场分布情况。因此,为讨论时简单起见,我们可以假定:构成该板级电路的12个器件均为大小均匀一致且各向同性的矩形器件,各器件编号从1~12同时也分别代表各自的名称代号和功率大小,即数字大者功率也大。

3.1遗传算法设计简述

图4十二块芯片平面布局

图5十二块芯片平面最优布局

根据布局描述中热学模型的实际情况,在优化布局的

,遗传算法中,采用最自然编码方法,如图4示,其染色体编码123456789101112既表示其芯片功率的大小顺序,也表示所有芯片的位置顺序。初始群体的生成方式一般是基于随机生成的方式或启发式生成方式,根据本文研究对象的特点,对于初始种群没有约束,为了能够尽量保持个体的多样性,所以采用程序随机生成的方式。适应度评价函数采用BalwantSinghLall等人提出的热叠加模型[17]中的芯片总温度计算公式:Tl=瓦+L。,其中,L=12.5×(1+6.31×(A。/A。。。)。87)-0~,T。=0.02×A,/A…×(1+6.82×(Dji/R。)“‘55)_1一。选择个体的依据则采用最优保存策略,其考虑是:在遗传算法的运行过程中,通过对个体进行交叉、变异等遗传操作而不断产生出新的个体。交叉方法应该达到能使父染色体的特征遗传给子染色体,子染色体应能部分或全部的继承父染色体的结构特征和有效基因,在这一原则和条件下,且由于在编码上采用自然编码法,所以在算法中采用与OX法相似的交叉方法。由于在选择机制中采用最优保存策略,以及引人了改善遗传算法局部搜索能力的“进化逆转”操作,为了使遗传算法具有局部的随机搜索能力,修复和补充可能丢失的遗传基因,这里采用了对换变异。为了提高遗传算法的优化质量以及优化程序的执行效率,将遗传算法的关键参数设定如下:种群规模n=140,交叉概率Pc=0.95,变异概率P。=0.001。

3.2遗传算法实现

图6十二块芯片的优化动态过程

遗传算法优化程序由选择、交叉、变异和进化逆转四个遗传操作及群体更新等主要算法模块以及随机数发生子程序、群体初始化、译码、适应度计算等辅助模块组成。本优化程序是在MATLAB环境下编制的,编制的程序以函数程序(FunctionalProgram)为主。12个芯片的板级电路经过120代遗传操作,其评价值收敛,动态优化过程见图6,其中横坐标表示种群进化代数,纵坐标表示每一代遗传优化的最优值。从图中可知,在随机生成的初始布局种群中的最优解对应的最优值为89.4,也就是温度平均值为89.4,经过第三代优化迭代后种群中的最优值也即温度平均值大概为83.2,有明显的下降,从第二代优化到第六代

板级电路模块布局热设计

作者:李天明, LI Tian-ming

作者单位:桂林航天工业高等专科学校,广西,桂林,541004

刊名:

桂林航天工业高等专科学校学报

英文刊名:JOURNAL OF GUILIN COLLEGE OF AEROSPACE TECHNOLOGY

年,卷(期):2007,12(4)

被引用次数:2次

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