一种导热凝胶体系内部微观界面热阻的确定方法
成果类型:: 发明专利
发布时间: 2023-05-18 11:51:06
电子封装结构逐渐小型化和高功率化使电子产品产生的热量随之增加,从而严重影响器件的性能和寿命。解决器件散热问题的一种有效的方法就是在芯片和散热器之间填充一层具有高导热系数和良好可压缩性的热界面材料以降低接触热阻。在高分子中添加具有高导热系数的球形颗粒是热界面材料(导热凝胶)最常见的选择,合理的选择填料并调配填料和聚合物基体的比例在学术和工业应用方面都具有重要意义。
在导热凝胶体系中,填充材料和基体之间的界面热阻以及填充材料之间的界面热阻对于体系的宏观热导率有极大的影响。一方面来说,对于导热凝胶材料的配方设计,最有效的方法之一是利用数值模型的方法对其导热特性进行预测和筛选,这就对数值模型的预测准确度提出了很高的要求,需要我们对界面热阻的数值进行精准的测定。另一方面来说,通过界面改性等方法调控导热凝胶体系内部的界面热阻可以有效的提高其导热能力,这也要求我们可以对界面热阻有定量的测定和表征方式。
所述的一种导热凝胶体系内部微观界面热阻的确定方法,其特征在于所述26组原型函数表达式是在3个特征中每个特征有3个原型函数的基础上得出的。
任一所述的一种导热凝胶体系内部微观界面热阻的确定方法在准确预测导热凝胶体系中的界面热阻上的应用。
本发明具有以下有益效果:
1、本发明首次提出将高通量计算、机器学习和简单的实验制备测试相结合的方法对导热凝胶体系中的界面热阻进行测定,实现了通过宏观计算和测试逆向推导微观参数。
2、利用该方法确定体系内的微观界面热阻成本低,操作简单,获得的数值准确。
技术合作
总共得到26组表达式。因为每个特征有3个原型函数,所以每个组合包含多个原型函数表达式。我们再次通过LSR的方法在每个组合中选择前3个表现最好的原型函数。然后,我们将5个特征和上一步中表现最好的原型函数放在一起,再次从中选择前15个表现最佳的原型函数。最后,通过使用curve fit方法(SciPy documentation,n.d.),我们使用表现最好的15个原型函数来生成预测模型并得到模型系数。
界面热阻的逆向确定
在合理的输入参数区间内以很小的间隔选取数值,并进行排列组合,获得大量的输入参数组合,然后将其带入到上述机器学习方法所获得的模型中,对输出参数(即导热系数)进行预测,筛选和实验测试结果最为接近的输出参数所对应的输入参数,即对界面热阻进行了确定。如图3为本发明技术方案流程图,本发明经过测试,证明可行。