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J-GLOBAL ID：201202230429650650   整理番号：12A1070265

進化アルゴリズムを使ったPin-Finヒートシンクの多目的最適化

Multiobjective Optimization of a Pin-Fin Heat Sink Using Evolutionary Algorithms

著者 (2件)： KANYAKAM Siwadol (Khon Kaen Univ., Khon Kaen, THA) ,  BUREERAT Sujin (Khon Kaen Univ., Khon Kaen, THA)
資料名： Journal of Electronic Packaging  (Journal of Electronic Packaging)
巻： 134  号： 2  ページ： 021008.1-021008.8  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： T0929A  ISSN： 1043-7398  CODEN： JEPAE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒートシンクは電子デバイスの冷却に使われる最も一般的な部品である。ヒートシンクの性能は接合温度とファンポンピングパワーで測られる。ヒートシンク性能向上はフィン高さ,フィン直径,フィン数,ピン行数などを最適化することで達成されることが示されている。多目的進化アルゴリズムを使ってPin-Finヒートシンクの最適形状設計を行った。設計問題を解決する多目的最適化は人口ベースインクリメンタル学習(PBIL),強度パレート(strength pareto)進化アルゴリズム(SPEA),粒子スワーム最適化,アーカイブ多目的シミュレートアニーリングである。様々な最適化を使って得た近似パレートフロントをハイパーボリュームと一般化距離指標で比較するとPBILがベストで二番目はSPEA2である。提案した多目的設計プロセスは現在市販のPin-Finヒートシンクよりも良い設計をもたらす。

シソーラス用語： *形状最適化 ,  最適化 ,  *ヒートシンク ,  計算流体力学 ,  比較 ,  設計 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  学習 ,  固体素子 ,  冷却
準シソーラス用語： インクリメンタル学習 ,  形状設計 ,  *進化アルゴリズム ,  性能比較 ,  電子デバイス

分類 (1件)： 固体デバイス材料  (NC03020K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化アルゴリズム ,  ヒートシンク ,  多目的最適化