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星载电子器件温控的系统多尺度分析

李心泽 唐桂华 汪子涵 冯建朝 张晓峰

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星载电子器件温控的系统多尺度分析

李心泽, 唐桂华, 汪子涵, 冯建朝, 张晓峰
cstr: 32037.14.aps.73.20240685

System multi-scale analysis of temperature control for spaceborne electronic devices

Li Xin-Ze, Tang Gui-Hua, Wang Zi-Han, Feng Jian-Chao, Zhang Xiao-Feng
cstr: 32037.14.aps.73.20240685
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  • 为提高星载电子器件热分析的模拟分辨率和精度以及被动热控装置的控温效果, 本文建立系统多尺度模型获得不同尺度下卫星内部电子器件的温度场和热流信息. 结果表明: 系统多尺度模型在系统级尺度模拟精度与实际模型相对误差小于9%, 并且可消耗较少的计算资源获得器件级尺度芯片微小结构的热信息. 系统级模型可从宏观尺度评估星载被动热控材料的控温隔热性能, 采用复合相变隔热材料可将载荷舱室温度波动幅值降至2.43 K, 相比平台舱室温度波动幅值降低约69.43%, 通过复合相变隔热材料隔热后的温度波动信号呈现向高频域部分转移的特征. 基于多元回归分析选定需要进行重点隔热控温的舱室后, 采用器件级简化模型得到不同热控装置布局下的温度场信息形成训练数据集, 采用神经网络遗传算法在器件尺度预测被动热控装置的最佳安装位置, 并得到减小器件最大温度波动的热控布局方案, 最大温度波动降低2.74 K.
    To improve the simulation resolution and accuracy in thermal analysis of spaceborne electronic devices and the temperature control performance of passive thermal control devices, a system multi-scale model is established, thereby obtaining the temperature field and heat flux of electronic devices inside the satellite on different scales as illustrated in the below figure. The temperature fluctuation mechanism inside the satellite is analyzed on different physical scales. The thermal analysis resolution of spaceborne electronic equipment is improved, and a method to reduce the power fluctuation of spaceborne equipment is proposed based on the results of system multi-scale thermal analysis.The results indicate that the accuracy deviation between the multi-scale model of the system and the actual model is less than 9%. However, the system multi-scale model saves 99.67% of the mesh generation time, which greatly improves the computation efficiency. The system multi-scale model can capture the thermal information about device-level chip microstructures at a lower computational cost. The system-level model can evaluate the temperature control and insulation performance of passive thermal control materials on a macroscale. The temperature fluctuation amplitude of the platform compartment is 7.95 K, while the temperature fluctuation amplitude of the load compartment decreases to 2.43 K after the temperature of the composite phase change insulation material has been controlled, which is 69.43% lower than that of the platform compartment. Compared with traditional vacuum insulation panels, the composite phase change materials are very superior in controlling the temperature of the chamber and suppressing temperature fluctuations. The temperature fluctuation signal after being insulated by the composite phase change insulation materials shows a characteristic of shifting to the high-frequency domain. After selecting the cabins that require key insulation and temperature control through multiple regression analysis, a simplified model at device level is employed to obtain temperature fields under different thermal control device layouts as a training dataset. A neural network genetic algorithm is used to predict the optimal installation position of passive thermal control device on the device scale and a thermal control layout scheme is obtained, which reduces the maximum temperature fluctuation of the device by 2.74 K. If the temperature uniformity coefficient is taken as the optimization goal, the temperature of each device on PCB board can be reduced to 14.39% of the average temperature of all devices through optimizations.
      通信作者: 唐桂华, ghtang@mail.xjtu.edu.cn
    • 基金项目: 国家重点基础研究发展计划 (批准号: 2022YFC2204302)资助的课题.
      Corresponding author: Tang Gui-Hua, ghtang@mail.xjtu.edu.cn
    • Funds: Project supported by the National Key R&D Program of China (Grant No. 2022YFC2204302).
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  • 图 1  太极卫星多尺度热分析技术路线与研究内容

    Fig. 1.  Schematic of multi-scale thermal analysis and research contents of Taiji satellite.

    图 2  星载PCB板发热元件分布

    Fig. 2.  Distribution of heating sources on spaceborne circuit board.

    图 3  芯片细微结构温度场 (a) PQFP芯片细微结构温度云图; (b) QFP芯片细微结构温度云图

    Fig. 3.  Temperature field of fine chip structure: (a) Temperature cloud map of PQFP fine chip structure; (b) temperature cloud map of QFP fine chip structure.

    图 4  太极卫星系统级热分析模型

    Fig. 4.  System-level thermal analysis model of Taiji satellite.

    图 5  卫星不同舱室温度结果 (a) 复合相变材料方案时域响应; (b) 真空隔热板方案时域响应; (c) 复合相变材料方案频域响应; (d) 真空隔热板方案频域响应

    Fig. 5.  Temperature results of different satellite cabins: (a) Time domain response of composite phase change material scheme; (b) time domain response of vacuum insulation board scheme; (c) frequency domain response of composite phase change material scheme; (d) frequency domain response of vacuum insulation board scheme.

    图 6  温度信号傅里叶分解图 (a) 复合相变隔热材料方案; (b) 真空隔热板方案

    Fig. 6.  Fourier exploded plot of temperature signal: (a) Composite phase change insulation material scheme; (b) vacuum insulation board scheme.

    图 7  平台舱室编号示意图

    Fig. 7.  Schematic of platform cabin.

    图 8  不同热控布局方案指标分布图 (a) 不同热控布局电路板最高温度波动; (b)不同热控布局电路板温度均匀系数

    Fig. 8.  Indicators for different thermal control layouts: (a) Maximum temperature fluctuation of the circuit board in different thermal control layouts; (b) temperature uniformity coefficient of circuit boards in different thermal control layouts.

    图 9  系统多尺度优化设计技术路线图

    Fig. 9.  Schematic of system multi-scale optimization.

    表 1  主要发热元件功率参数

    Table 1.  Power parameters of main heating sources.

    发热元件元件尺寸/mm3封装类型发热参数/W
    芯片140×40×2PQFP0.5
    芯片2—芯片726×26×2.15PBGA0.1
    芯片830×30×1.25QFP0.3
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    表 2  不同建模方法结果的精度对比

    Table 2.  Accuracy comparison of results from different modeling methods.

    评价指标系统多尺度/℃全场密网格/℃相对误差/%
    芯片1103.13399.7223.307
    芯片283.00981.6381.651
    芯片383.05881.6831.655
    芯片481.89481.2140.830
    芯片582.02180.5241.825
    芯片682.58080.6472.341
    芯片781.59680.2301.674
    芯片897.29088.7478.781
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    表 3  不同建模方法的网格统计信息

    Table 3.  Grid information of different modeling methods.

    评价指标系统多尺度全场密网格
    系统级器件级
    网格数量/个1091812531610884559
    最大网格尺寸/mm12112.5
    最低面对齐率0.610.05
    网格生成时间/min<1300
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    表 4  复合相变隔热材料热物性参数

    Table 4.  Thermophysical properties of composite phase change thermal insulation materials.

    隔热层 密度
    ρ/(kg·m–3)
    热导率 λ
    /(W·m–1·K–1)
    比热容 cp
    /(J·kg–1·K–1)
    相变材料1 900 2.95 2350
    隔热材料 114 0.04 500
    相变材料2 1500 12.53 2350
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    表 5  隔热舱室多元回归分析结果

    Table 5.  Multiple regression analysis results of insulated cabins.

    平台舱室编号显著性共线性统计
    14.8×10–54.797
    20.7571.066
    30.1181.039
    44.47×10–121.035
    54.18×10–45.245
    60.0144.685
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-05-14
  • 修回日期:  2024-08-04
  • 上网日期:  2024-08-23
  • 刊出日期:  2024-09-20

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