使用数值分析比较了具有不同内部结构的七个水冷微型冷水冷板的热和液压性能。最近对高性能计算的需求不断提高,导致电子设备的热管理挑战。除了危险的片上温度,异质整合和升高温度(热点)的局部区域还导致芯片级温度分布不均匀。结果,电子设备的寿命和可靠性受到不利影响。由于限制了气冷散热器,开发了几种新方法,例如液体冷却的微通道冷板,以解决这些挑战。这项工作的目的是提供比较的数值研究,以了解不同微型通道冷板内部结构在具有不均匀功率图和热点的芯片的热管理中的有效性。冷板热
本研究研究了一种带有 U 形通道的冷板,用于冷却相邻的软包锂离子电池。U 形冷板由两组平行的通道组成,有 17 个微通道,覆盖电池的整个表面积。根据电池表面温度的最大值和均匀性对热管理系统进行评估。研究了 U 形通道的重要几何特征,以提高系统的性能。冷板是根据放置母线的电气要求以及电池组操作的安全性设计的。冷板的材料是 PEEK,它可以耐受软包电池在充电过程中的膨胀。结果表明,当电池的流速为 1 LPM、流入温度为 25°C 和热输入为 16 W 时,电池的平均表面温度和最大表面温度分别达到 28°C 和 30°C,表明采用的 U 形冷板是可以接受的。实现了电池表面的均匀温度分布。通过将发热量增加到 32 W,平均温度和最高温度分别升至 31 °C 和 35 °C。
5.1 t es eSt车辆............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ....................................................................................................................................... 16 6 ANNEXES ........................................................................................................................................................... 17
声明................................................................................................................................ 1
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像,并执行卷积等计算以获得三个输出,y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1,我们试图从中确定它是否是一只猫。那时,我们不再平等对待这三种输出,而是给予重要的信息更高的分数。例如,y 1 显然是猫眼,所以我们会给它 5 倍的分数,而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵,但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵,所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面,在狗分类器中,y 1 不是狗的眼睛,因此这些点乘以 0,y 2 和 y 3 乘以 1,因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说,y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵,所以都得 0 分,并且 z 3 =0+0+0=0。结果,猫分类器获得最高分数,最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断,网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练,相当于调整点数增加的乘数(权重)。
东部陆军会计部队网站(https://www.mod.go.jp/gsdf/eae/kaikei/eafin/index.html)
