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基于Fluent 的水冷散熱器特性研究

2023-09-20 11:54張記楊張澤
關鍵詞:平均溫度雷諾數(shù)水冷

張記楊,張澤

(550025 貴州省 貴陽市 貴州大學 機械工程學院)

0 引言

隨著技術及設備的加速升級,處理器(CPU)頻率不斷提高,電子設備的效率和速度每年都顯著提升。這會導致更大的電力消耗,增加熱量排放,進而縮短產(chǎn)品生命周期或損壞CPU,使用散熱器冷卻CPU 是目前最有效的方法之一。傳統(tǒng)風冷散熱方式的散熱能力有限,水冷散熱器可以突破風冷散熱的極限,具有更高的散熱能力[1-6]。國內(nèi)外學者對水冷散熱器進行了大量研究。王金龍等[7]為了增強 CPU 水冷散熱器的散熱能力、提高其散熱的均勻程度,對銅基CPU 水冷散熱器進行了數(shù)值模擬研究,發(fā)現(xiàn)進出口數(shù)量越多,CPU 溫度分布越均勻,散熱能力也越強;Yan 等[8]模擬了圓形雙層散熱結構,以不同方式引導流體流過散熱器。研究表明,隨著流速和通道長度的增加,散熱的壓力損失逐漸增加,但散熱效果更好;Sung 等[9-10]對微通道散熱器進行了一系列實驗和射流沖擊數(shù)值研究,研究了多個單射流槽以及兩相和單相傳熱;Lelea 等[11]優(yōu)化了具有直圓形微通道的切向微散熱器的幾何形狀,結果表明,入口通道的橫截面為矩形、與管軸相切,達到了較好的效果。

以上研究發(fā)現(xiàn),可以考慮從增加與液體的接觸面積和流體紊亂程度2 個方面設計水冷散熱器?;谶@兩個方面,本文設計了一種圓盤形散熱結構,研究其散熱特性,考慮到能源消耗,除了傳熱外,還需要研究壓力損失。本文主要評估了2 種模式(模式1 為滯后分流端,模式2 為提前分流端)在不同雷諾數(shù)下散熱結構的CPU 平均溫度、熱阻值、壓降以及對流換熱系數(shù)。本研究可為電子設備冷卻系統(tǒng)的設計提供參考。

1 模型的建立

該微型散熱器簡化結構如圖1 所示,材質為鋁。下方為CPU 板,尺寸為40 mm×40 mm×5 mm,材質為銅。CPU底面設熱通量為100 W(6 250 W/m2),尺寸如圖1 所示。該結構分為2 種工作模式,模式1 為B 面入口,A 面為出口;模式2 為A 面為入口,B 面為出口。

圖1 CPU 散熱器結構圖Fig.1 Structure of CPU radiator

2 仿真設定

2.1 控制方程

本文基于Fluent 對結構進行仿真分析,假設流體為不可壓縮流體,控制方程包括質量守恒、動量守恒、能量守恒方程,分別為

式中:ρ——密度;k——導熱系數(shù);μ——粘度;cP——比熱容;V——速度;T——溫度;P——壓力;eff——有效值。

2.2 邊界條件與計算方法的設定

入口邊界為速度入口,根據(jù)式(4)得到不同雷諾數(shù)對應的速度值,入口溫度為26.5 ℃,出口邊界壓力為標準大氣壓,CPU 底面設熱通量100 W(6 250 W/m2),壁面設定為無滑移壁面,采用SIMPLE 算法進行求解。

式中:v、ρ、μ——流體的流速、密度與黏性系數(shù),d——特征長度。

2.3 網(wǎng)格無關性驗證

選擇了4 種網(wǎng)格數(shù)量進行網(wǎng)格的無關性驗證,由表1 仿真數(shù)據(jù)可知,在相同工況下,網(wǎng)格數(shù)變化對壓降的作用比較明顯。網(wǎng)格數(shù)到達250 383 以后,網(wǎng)格數(shù)變化對精度的提高作用不明顯,同時由圖2可見,CPU 平均溫度的變化也趨于穩(wěn)定。綜合考慮,為節(jié)省計算資源且達到理想精度,采用網(wǎng)格數(shù)為250 383 進行仿真分析。

表1 網(wǎng)格無關性驗證Tab.1 Grid independence validation

圖2 網(wǎng)格無關性驗證Fig.2 Verification of grid independence

2.4 數(shù)據(jù)規(guī)約

熱阻R值[12-13]可作為定量評估散熱器的冷卻性能的指標,R值可由式(5)求得。

式中:TCPU——CPU 的平均溫度;Tin——散熱器入口的流體溫度。

R值越小,說明液體內(nèi)部和CPU 能夠更好的熱交換,使CPU 平均溫度更低。為了更好地說明問題,本文引入對流換熱系數(shù)h,h可由式(6)求得。

式中:Tout——出口溫度值。

3 結果與討論

模式2 不同雷諾數(shù)下的溫度云圖如圖3 所示,可見,隨著雷諾數(shù)的增加,CPU 的整體溫度變得更加均勻,且高溫區(qū)逐漸下移,從整體上看,散熱效果也變得更好。實際上,速度的增加會提高速度和溫度梯度,從而增強傳熱,使得高溫區(qū)下移。

圖3 模式2 雷諾數(shù)500~2 000 結構的溫度云圖Fig.3 Temperature nephogram of Re=500~2 000 structure in mode 2

圖4、圖5 是雷諾數(shù)為3 000 條件下模式1 和模式2 的速度矢量圖,可以清楚地看到流體質量的運動路徑和速度分布。在扭曲的地方流速增加,且模式1 最大速度集中在終點處,而模式2 集中在交匯處,接觸面積大的地方模式2 速度更大,邊界層更薄,能更好地散熱[14]。

圖4 模式1 雷諾數(shù)為3 000 時的速度矢量圖Fig.4 Velocity vector diagram of Re=3 000 in mode 1

圖5 模式2 雷諾數(shù)為3000 時的速度矢量圖Fig.5 Velocity vector diagram of Re=3 000 in mode 2

圖6 描述了2 種模式不同雷諾數(shù)下散熱器的對流換熱系數(shù)的變化。可以發(fā)現(xiàn),對流換熱系數(shù)隨雷諾數(shù)的增加而增大,增長趨近于線性,模式2 的換熱系數(shù)優(yōu)于模式1。雷諾數(shù)從500 到3 000,模式1 的對流換熱系數(shù)提升了58.96%,模式2 提升了 58.57%。雷諾數(shù)的增加意味著速度也在增加,使得邊界層厚度減小,從而提高了導熱系數(shù)。

圖6 不同雷諾數(shù)下模式1 和模式2 的對流換熱系數(shù)Fig.6 Convection heat transfer coefficients of mode 1 and mode 2 at different Re

圖7 描述了2 種模式不同雷諾數(shù)下CPU 的平均溫度變化,隨著雷諾數(shù)的增加,CPU 平均溫度有所降低。且模式2 的穩(wěn)態(tài)溫度一直比模式1 低。雷諾數(shù)從500 到3 000,模式1 的整體CPU 溫度降低了1.25%,模式2 降低了1.26%。這是因為模式2,在入口之后很短時間內(nèi)就進行了分流,使得液體與散熱器的接觸面積增大,從而增強了散熱效果,模式1 則是流體剛進入散熱器需要經(jīng)歷一段時間的流動,才進行分流,使得較冷的液體沒有充分接觸,導致散熱效果有所減弱。

圖7 不同雷諾數(shù)下模式1 和模式2 的CPU 平均溫度Fig.7 CPU average temperature of mode 1 and mode 2 at different Re

圖8 描述了2 種工作模式下壓降與雷諾數(shù)的關系。一方面雷諾數(shù)的增加使得壓降增加,且雷諾數(shù)越大,該效果越明顯,表明速度和壓降之間存在直接關系;另一方面,模式2 比模式1 的壓降更低,比如在Re=3 000 的工況下,模式2 比模式1 壓降降低了約9.93%,這是非??捎^的,也是因為模式2 更快地分流導致的。

圖8 不同雷諾數(shù)下模式1 和模式2 的壓降Fig.8 Pressure drop of mode 1 and mode 2 at different Re

圖9 描述了2 種工作模式下熱阻值與雷諾數(shù)的關系。熱阻是設計階段的關鍵參數(shù)。由圖9 可以看出,該散熱器的熱阻非常小。一方面雷諾數(shù)的增加降低了熱阻;另一方面,模式2 的熱阻值也低于模式1。綜合以上分析,模式2 的散熱效果明顯優(yōu)于模式1 的。

圖9 不同雷諾數(shù)下模式1 和模式2 的熱阻值Fig.9 Thermal resistance of mode 1 and mode 2 at different Re

4 結論

對圓盤散熱器進行了數(shù)值模擬,研究了2 種模式下雷諾數(shù)對其穩(wěn)態(tài)特性的影響,主要結論如下:

(1)該散熱結構能夠將CPU 平均溫度穩(wěn)定在27.7 ℃以內(nèi),達到較好的散熱效果。(2)2 種模式對流換熱系數(shù)都隨雷諾數(shù)的增加而增加。雷諾數(shù)從500 到3 000,模式1 的對流換熱系數(shù)提升了58.96%,模式2 提升了 58.57%。(3)隨著雷諾數(shù)的增加,CPU 的溫度分布更加均勻并且更低,熱阻值也更低。(4)隨著雷諾數(shù)的增加,壓降越來越大,且模式2 的壓降比模式1 的更低,比如在雷諾數(shù)為3 000 的工況下,模式2 比模式1 壓降降低了約9.93%,這是非??捎^的。

本文從數(shù)值模擬角度證明了該散熱器能夠達到良好的散熱效果,也間接證明了水冷散熱器提前分流能夠增加換熱能力,為散熱器設計提供了一種新思路。

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