CN111353231A - 基于遗传算法的led散热器设计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统，包括：获取LED散热器的热流条件；根据热流条件确定LED散热器的努塞尔系数；获取LED灯的底面积；根据LED灯的底面积以及热流条件确定LED散热器的热阻函数；获取LED灯数量以及环境温度；根据LED散热器的热阻函数、LED灯数量以及环境温度确定LED芯片的结温函数；根据结温函数和努塞尔系数构建目标函数；根据目标函数采用遗传算法对LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；根据最优结构参数设计LED散热器。通过本发明上述方法设计的散热器能使热流更好的散热，降低LED芯片的结温，提高LED灯具的寿命。

Description

基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统

技术领域

本发明涉及散热技术领域，特别是涉及一种基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统。

背景技术

随着LED灯具的广泛应用，LED灯具已成为一种有望替代白炽灯、荧光灯和卤素灯等传统光源的新型照明产品。但由于LED属于热敏感型器件，若缺乏有效的散热措施而使热量积累在内部，将直接导致结温的迅速上升，不仅能引起热应力的非均匀分布，加速芯片老化，严重缩短器件寿命，还能引起光谱偏移，以及显著降低出光强度和荧光粉激射效率等工作性能。因此，为保证LED灯具的各项优势性能，必须提升LED的散热性能以尽可能地降低LED芯片结温。

在提升LED散热性能的措施中，通过采用高导热性封装基板、高效热界面填充材料、蒸汽腔以及热管等新型技术，均可以显著提升LED芯片至散热器的热传导能力。但传导出的热量最终还是需要通过散热器的肋片表面与外界空气间的热对流形式排散出LED灯体，因此如何设计出符合散热要求的散热器，以使经散热器的热对流更好的散热，降低LED芯片结温，提高LED灯具的寿命是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统，设计出符合散热要求的散热器，以使经散热器的热对流更好的散热，降低LED芯片的结温，提高LED灯具的寿命。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于遗传算法的LED散热器设计方法，所述LED散热器设计方法包括：

获取LED散热器的热流条件；所述热流条件包括空气比热容、空气动力粘度、空气热导率、空气密度和空气流动速度；

根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数；所述努塞尔系数中包含有LED散热器的结构参数变量；所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度、所述LED散热器的基板宽度、所述LED散热器的基板厚度、所述LED散热器的肋片间距、所述LED散热器的肋片厚度以及所述LED散热器的肋片高度；

获取LED灯的底面积；

根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数；所述热阻函数中包含有所述LED散热器的结构参数变量；

获取LED灯数量以及环境温度；

根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数；所述结温函数中包含有LED散热器的结构参数变量；

根据所述结温函数和所述努塞尔系数构建目标函数；

根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；

根据所述最优结构参数设计所述LED散热器。

可选的，所述根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数，具体包括：

根据公式

确定普朗特系数；其中，c_p为空气比热容，μ为空气动力粘度，k_air为空气热导率，P_r为普朗特系数；

根据公式

确定雷诺系数；其中，ρ为空气密度，V为空气流动速度，μ为空气动力粘度，R_e为雷诺系数，b为所述LED散热器的肋片间距，L为所述LED散热器的长度；

根据公式

确定所述LED散热器的努塞尔系数；其中，Nu_D为所述LED散热器的努塞尔系数。

可选的，所述根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数，具体包括：

根据公式

确定所述LED灯的等效半径；其中，A₁为LED灯的底面积，r₁为LED灯的等效半径；

根据公式

确定LED散热器基板的等效半径；其中，A_base＝W*L，A_base为LED散热器基板的面积，W为所述LED散热器的基板宽度，L为所述LED散热器的基板长度，r₂为散热器基板的等效半径；

根据所述LED灯的等效半径、所述LED散热器基板的等效半径以及所述热流条件确定LED散热器的热阻函数。

可选的，所述根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数，具体包括：

根据公式T_j＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d确定LED芯片的结温函数；其中，T_a为环境温度，R_jc为所述LED灯的热阻，N为LED灯数量，R_hs为所述LED散热器的热阻，k_h为LED灯的热功耗系数，P_d为LED灯的负载电功率，T_j为所述LED芯片的结温函数。

可选的，所述根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数，具体包括：

初始化遗传算法中的染色体集合；所述染色体集合为LED散热器结构参数的集合；

根据所述目标函数以及所述染色体集合，采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，得到优化后的结构参数；

判断所述优化后的结构参数是否在预设阈值范围内，得判断结果；

若所述判断结果表示所述优化后的结构参数在预设阈值范围内，确定所述优化后的结构参数为最优结构参数；

若所述判断结果表示所述优化后的结构参数不在预设阈值范围内，返回所述初始化遗传算法中的染色体集合步骤。

一种基于遗传算法的LED散热器设计系统，所述LED散热器设计系统包括：

热流条件获取模块，用于获取LED散热器的热流条件；所述热流条件包括空气比热容、空气动力粘度、空气热导率、空气密度和空气流动速度；

努塞尔系数确定模块，用于根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数；所述努塞尔系数中包含有LED散热器的结构参数变量；所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度、所述LED散热器的基板宽度、所述LED散热器的基板厚度、所述LED散热器的肋片间距、所述LED散热器的肋片厚度以及所述LED散热器的肋片高度；

底面积获取模块，用于获取LED灯的底面积；

热阻函数确定模块，用于根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数；所述热阻函数中包含有所述LED散热器的结构参数变量；

LED灯数量以及环境温度获取模块，用于获取LED灯数量以及环境温度；

结温函数确定模块，用于根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数；所述结温函数中包含有LED散热器的结构参数变量；

目标函数构建模块，根据所述结温函数和所述努塞尔系数构建目标函数；

最优结构参数确定模块，用于根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；

LED散热器设计模块，用于根据所述最优结构参数设计所述LED散热器。

可选的，所述努塞尔系数确定模块，具体包括：

普朗特系数确定单元，用于根据公式

确定普朗特系数；其中，c_p为空气比热容，μ为空气动力粘度，k_air为空气热导率，P_r为普朗特系数；

雷诺系数确定单元，用于根据公式

确定雷诺系数；其中，ρ为空气密度，V为空气流动速度，μ为空气动力粘度，R_e为雷诺系数，b为所述LED散热器的肋片间距，L为所述LED散热器的长度；

努塞尔系数确定单元，用于根据公式

确定所述LED散热器的努塞尔系数；其中，Nu_D为所述LED散热器的努塞尔系数。

可选的，所述热阻函数确定模块，具体包括：

LED灯的等效半径确定单元，用于根据公式

确定所述LED灯的等效半径；其中，A₁为LED灯的底面积，r₁为LED灯的等效半径；

LED散热器基板的等效半径确定单元，用于根据公式

确定LED散热器基板的等效半径；其中，A_base＝W*L，A_base为LED散热器基板的面积，W为所述LED散热器的基板宽度，L为所述LED散热器的基板长度，r₂为散热器基板的等效半径；

LED散热器的热阻函数确定单元，用于根据所述LED灯的等效半径、所述LED散热器基板的等效半径以及所述热流条件确定LED散热器的热阻函数。

可选的，所述结温函数确定模块，具体包括：

LED芯片的结温函数确定单元，用于根据公式T_j＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d确定LED芯片的结温函数；其中，T_a为环境温度，R_jc为所述LED灯的热阻，N为LED灯数量，R_hs为所述LED散热器的热阻，k_h为LED灯的热功耗系数，P_d为LED灯的负载电功率，T_j为所述LED芯片的结温函数。

可选的，所述最优结构参数确定模块，具体包括：

染色体集合初始化单元，用于初始化遗传算法中的染色体集合；所述染色体集合为LED散热器结构参数的集合；

优化后的结构参数获取单元，用于根据所述目标函数以及所述染色体集合，采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，得到优化后的结构参数；

判断单元，用于判断所述优化后的结构参数是否在预设阈值范围内，得判断结果；

最优结构参数确定单元，用于若所述判断结果表示所述优化后的结构参数在预设阈值范围内，确定所述优化后的结构参数为最优结构参数；

返回单元，用于若所述判断结果表示所述优化后的结构参数不在预设阈值范围内，返回所述初始化遗传算法中的染色体集合步骤。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统，包括：获取LED散热器的热流条件；根据热流条件确定LED散热器的努塞尔系数；获取LED灯的底面积；根据LED灯的底面积以及热流条件确定LED散热器的热阻函数；获取LED灯数量以及环境温度；根据LED散热器的热阻函数、LED灯数量以及环境温度确定LED芯片的结温函数；根据结温函数和努塞尔系数构建目标函数；根据目标函数采用遗传算法对LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；根据最优结构参数设计LED散热器。通过本发明上述方法设计的散热器能使热流更好的散热，降低LED芯片的结温，提高LED灯具的寿命。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种基于遗传算法的LED散热器设计方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的LED散热器的几何结构图；

图3为本发明实施例所提供的一种基于遗传算法的LED散热器设计系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统，设计出符合散热要求的散热器，以使经散热器的热对流更好的散热，降低LED芯片的结温，提高LED灯具的寿命。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例所提供的一种基于遗传算法的LED散热器设计方法的流程图，如图1所示，本发明所述LED散热器设计方法包括：

S101，获取LED散热器的热流条件；所述热流条件包括空气比热容、空气动力粘度、空气热导率、空气密度和空气流动速度。

S102，根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数；所述努塞尔系数中包含有LED散热器的结构参数变量；所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度、所述LED散热器的基板宽度、所述LED散热器的基板厚度、所述LED散热器的肋片间距、所述LED散热器的肋片厚度以及所述LED散热器的肋片高度。

具体的，如图2所示，LED散热器的几何结构，散热器包含两部分，散热器基板和散热器肋片，散热器基板为长方体结构，基板长度为L，基本宽度为W，基板厚度为t_b。散热器肋片有多个，散热器肋片位于散热器基本的上部，基板与肋片通过同一模具压铸而成，散热器肋片为长方体结构，肋片的个数为M，肋片高度为H_f，肋片厚度为t_f，肋片间距为b，其中每个肋片的厚度、高度、间距都保持一致，因此，所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度L、所述LED散热器的基板宽度W、所述LED散热器的基板厚度t_b、所述LED散热器的肋片间距b、所述LED散热器的肋片厚度t_f以及所述LED散热器的肋片高度H_f。

S102具体包括：

根据公式

确定普朗特系数；其中，c_p为空气比热容，μ为空气动力粘度，k_air为空气热导率，P_r为普朗特系数。

根据公式

确定雷诺系数；其中，ρ为空气密度，V为空气流动速度，μ为空气动力粘度，R_e为雷诺系数，b为所述LED散热器的肋片间距，L为所述LED散热器的基本长度，其中雷诺系数由散热器结构参数中肋片间距b和基板长度L所决定。

根据公式

确定所述LED散热器的努塞尔系数；其中，Nu_D为所述LED散热器的努塞尔系数。

具体的，将普朗特系数和雷诺系数代入努赛尔系数，得到

通过此公式而知，努塞尔系数与散热器的结构参数中肋片间距b和基板长度L相关，当该努塞尔系数Nu_D接近于1，则表示热对流和热传导效应接近于层流特性，努塞尔系数越大，则意味着散热器的换热效率越高。

S103，获取LED灯的底面积。具体的，LED灯的底面积是用过测量获得。

S104，根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数；所述热阻函数中包含有所述LED散热器的结构参数变量。

S104具体包括：

根据公式

确定所述LED灯的等效半径；其中，A₁为LED灯的底面积，r₁为LED灯的等效半径；

根据公式

确定LED散热器基板的等效半径；其中，A_base＝W*L，A_base为LED散热器基板的面积，W为所述LED散热器的基板宽度，L为所述LED散热器的基板长度，r₂为散热器基板的等效半径；

根据所述LED灯的等效半径、所述LED散热器基板的等效半径以及所述热流条件确定LED散热器的热阻函数。

散热器的热阻由三部分构成：分别为散热器基板热阻R_b，散热器肋片热阻R_f，扩散热阻R_s。

散热器基板热阻为：

其中,k_hs为散热器材料热导率，若材料已经确定，则热导率就可以确定。

散热器肋片热阻为：

其中，M为散热器肋片数目，h_fluid为热对流系数，η_fin为散热器肋片换热效率，A_base为LED散热器基板的面积，A_base＝W*L，A_fin为散热器肋片表面积，A_fin＝M*H_f*L*2+M*t_f*L，其中，A_base和A_fin与散热器的结构参数直接相关。

热对流系数为：

其中，R_e为雷诺系数，P_r为普朗特系数，通过此公式可知热对流系数由雷诺系数、普朗特系数所决定。

散热器的肋片换热效率为：

将热对流系数和散热器的肋片换热效率代入散热器肋片热阻，得到

当热流经过不同横截面积情况下，扩散热阻R_s就必须考虑。扩散热阻出现在两个不相同的热传导交界面，当热源面积小于热沉面积时，热量传导进入热沉除了要考虑传统上热沉材料的热阻，肋片与空气热交换的对流热阻，需增加考虑一个由于接触面积不相等所导致的扩散热阻。扩散热阻不仅与热源及热沉的接触面积有关，还与热源分布位置及散热边界条件有直接关系。

具体的，由于LED灯和散热器基板的形状为非圆形结构，因此可将LED热源和散热器以等效半径的方式表示。因此，扩散热阻R_s可表示为：

基于上述分析，可确定出不同结构参数平行板翅片散热器的热阻，LED散热器的热阻函数R_hs为：

基于热阻函数公式可发现：当散热器具有固定结构参数和材料参数情况下，散热器的热耗散功率与LED灯的等效半径相关；散热器的热耗散功率取决与LED灯与散热器基板之间的扩散热阻，然而目前尚未有相关报道将结温和扩散热阻联系起来。

S105，获取LED灯数量以及环境温度。

具体的，依据实际照明应用要求，即需要这款LED灯具提供多大的光通量(比如1000流明)；依据每颗LED光源的额定光通量，计算需要多少颗LED光源(比如每颗LED光源额定光通量为100流明，即需要10颗LED光源)，则LED灯数量N为10；再依据实际照明环境温度，设定环境温度T_a。

S106，根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数；所述结温函数中包含有LED散热器的结构参数变量。

根据公式T_j＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d确定LED芯片的结温函数；其中，T_a为环境温度，R_jc为所述LED灯的热阻，N为LED灯数量，R_hs为所述LED散热器的热阻，k_h为LED灯的热功耗系数，P_d为LED灯的负载电功率，T_j为所述LED芯片的结温函数。

具体的，在稳态条件下，N个LED灯安装在同一散热器上组成LED的热模型系统。稳态散热器温度T_hs和LED芯片的结温函数T_j可分别表示为：

T_hs＝T_a+R_hs(NP_heat)＝T_a+R_hs(Nk_hP_d)

T_j＝T_hs+R_jck_hP_d＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d，

由以上分析可以知道，LED芯片的结温函数T_j最终可表示为：

S107，根据所述结温函数和所述努塞尔系数构建目标函数。

因此，本发明通过散热器的结构参数作为优化变量，优化的目标函数与LED芯片的结温T_j和努塞尔系数Nu_D相关，可表示为F＝min(T_j)+max[Nu_D]。

其中，T_j为LED芯片的结温，在优化过程，当目标函数F处于最小值时，结温将处于最小值，努塞尔系数Nu_D将处于最大值。由于LED目标函数F与上述散热器的结构参数之间存在互相制约、互相联系的关系。因此本发明利用遗传算法确定出这些几何结构参数最终值。

遗传算法强大的全局搜索能力，将其运用于确定上述散热器的结构参数，该方法首选随机产生一组潜在的解(几何结构参数)，该解称为“染色体”，解的集合称为“群体”，解中的变量称为“基因”，随着系统中几何结构参数的进化(如染色体交叉、变异等)不断提高解的品质，最后获得最优解，通过所计算的几何结构参数构建的散热器热学模型，可准确预测不同散热器几何结构参数情况下，LED芯片平均结温以及努塞尔系数值动态变化规律，进而为设计散热器系统提供一个重要的参考依据。

S108，根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数。

S108具体包括：

初始化遗传算法中的染色体集合；所述染色体集合为LED散热器结构参数的集合；

根据所述目标函数以及所述染色体集合，采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，得到优化后的结构参数；

判断所述优化后的结构参数是否在预设阈值范围内，得判断结果；

若所述判断结果表示所述优化后的结构参数在预设阈值范围内，确定所述优化后的结构参数为最优结构参数；

若所述判断结果表示所述优化后的结构参数不在预设阈值范围内，返回所述初始化遗传算法中的染色体集合步骤。

具体的，通过遗传算法，自动进化的选择散热器结构参数，计算散热器结构参数对应的LED芯片的结温和努塞尔系数，代入目标函数中判断结温是否处于最小值，努塞尔系数是否处于最大值。直到搜索到一组散热器结构参数能同时满足结温处于最小值，努塞尔系数处于最大值，将获得的散热器结构参数进行判断，其符合工程设计意义(比如实际用于安装散热器的空间尺寸范围为30cm*30cm*15cm，而遗传算法自动搜索出来的H_f为16cm，不符合实际工程应用需求，将使遗传算法继续自动搜寻下一组散热器结构。

S109，根据所述最优结构参数设计所述LED散热器。

本发明还提供一种基于遗传算法的LED散热器设计系统，如图3所示，所述LED散热器设计系统包括：

热流条件获取模块301，用于获取LED散热器的热流条件；所述热流条件包括空气比热容、空气动力粘度、空气热导率、空气密度和空气流动速度；

努塞尔系数确定模块302，用于根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数；所述努塞尔系数中包含有LED散热器的结构参数变量；所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度、所述LED散热器的基板宽度、所述LED散热器的基板厚度、所述LED散热器的肋片间距、所述LED散热器的肋片厚度以及所述LED散热器的肋片高度；

底面积获取模块303，用于获取LED灯的底面积；

热阻函数确定模块304，用于根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数；所述热阻函数中包含有所述LED散热器的结构参数变量；

LED灯数量以及环境温度获取模块305，用于获取LED灯数量以及环境温度；

结温函数确定模块306，用于根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数；所述结温函数中包含有LED散热器的结构参数变量；

目标函数构建模块307，根据所述结温函数和所述努塞尔系数构建目标函数；

最优结构参数确定模块308，用于根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；

LED散热器设计模块309，用于根据所述最优结构参数设计所述LED散热器。

优选的，所述努塞尔系数确定模块302，具体包括：

普朗特系数确定单元，用于根据公式

确定普朗特系数；其中，c_p为空气比热容，μ为空气动力粘度，k_air为空气热导率，P_r为普朗特系数；

雷诺系数确定单元，用于根据公式

确定雷诺系数；其中，ρ为空气密度，V为空气流动速度，μ为空气动力粘度，R_e为雷诺系数，b为所述LED散热器的肋片间距，L为所述LED散热器的长度；

努塞尔系数确定单元，用于根据公式

确定所述LED散热器的努塞尔系数；其中，Nu_D为所述LED散热器的努塞尔系数。

优选的，所述热阻函数确定模块304，具体包括：

LED灯的等效半径确定单元，用于根据公式

确定所述LED灯的等效半径；其中，A₁为LED灯的底面积，r₁为LED灯的等效半径；

LED散热器基板的等效半径确定单元，用于根据公式

确定LED散热器基板的等效半径；其中，A_base＝W*L，A_base为LED散热器基板的面积，W为所述LED散热器的基板宽度，L为所述LED散热器的基板长度，r₂为散热器基板的等效半径；

LED散热器的热阻函数确定单元，用于根据所述LED灯的等效半径、所述LED散热器基板的等效半径以及所述热流条件确定LED散热器的热阻函数。

优选的，所述结温函数确定模块306，具体包括：

LED芯片的结温函数确定单元，用于根据公式T_j＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d确定LED芯片的结温函数；其中，T_a为环境温度，R_jc为所述LED灯的热阻，N为LED灯数量，R_hs为所述LED散热器的热阻，k_h为LED灯的热功耗系数，P_d为LED灯的负载电功率，T_j为所述LED芯片的结温函数。

优选的，所述最优结构参数确定模块，具体包括：

染色体集合初始化单元，用于初始化遗传算法中的染色体集合；所述染色体集合为LED散热器结构参数的集合；

优化后的结构参数获取单元308，用于根据所述目标函数以及所述染色体集合，采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，得到优化后的结构参数；

判断单元，用于判断所述优化后的结构参数是否在预设阈值范围内，得判断结果；

最优结构参数确定单元，用于若所述判断结果表示所述优化后的结构参数在预设阈值范围内，确定所述优化后的结构参数为最优结构参数；

返回单元，用于若所述判断结果表示所述优化后的结构参数不在预设阈值范围内，返回所述初始化遗传算法中的染色体集合步骤。

本发明提供了基于遗传算法的LED散热器设计方法及系统，通过该方法可确定LED照明系统中在任意散热器结构参数以及电功率负载情况下LED芯片的结温，进而可通过优化设计散热器结构参数从而达到控制LED照明系统中LED灯结温的目标。目前的技术手段尚未相关报道将LED照明系统中LED的结温和散热器的结构参数联系起来。通过以遗传算法为手段，LED照明系统的结温为目标函数，优化设计LED照明系统的散热器结构参数，达到降低平均结温，提高器件寿命的目标。

本发明通过构建散热器的结构参数、LED芯片的结温、努塞尔系数的动态交叉联系模型，由于多芯片LED的结温及努塞尔系数涉及到诸多物理因子，LED芯片的结温取决于散热器的换热系数、肋片间距、肋片高度、基板面积、基板厚度等因素。不同散热器肋片结构将产生不同耦合热阻将直接影响到系统热流分布特性，进而引起系统LED芯片的结温和系统努塞尔系数动态变化，因此LED芯片的结温变化存在复杂的多物理场交叉联系规律。因此本发明从不同层面揭示LED芯片的结温、散热器的结构参数、努塞尔系数的动态交叉联系规律，通过遗传算法优化设计散热器的结构参数，根据优化的结构参数设计散热器，从而达到降低LED芯片的结温和提高系统努塞尔系数的目的。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于遗传算法的LED散热器设计方法，其特征在于，所述LED散热器设计方法包括：

获取LED散热器的热流条件；所述热流条件包括空气比热容、空气动力粘度、空气热导率、空气密度和空气流动速度；

根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数；所述努塞尔系数中包含有LED散热器的结构参数变量；所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度、所述LED散热器的基板宽度、所述LED散热器的基板厚度、所述LED散热器的肋片间距、所述LED散热器的肋片厚度以及所述LED散热器的肋片高度；

获取LED灯的底面积；

根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数；所述热阻函数中包含有所述LED散热器的结构参数变量；

获取LED灯数量以及环境温度；

根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数；所述结温函数中包含有LED散热器的结构参数变量；

根据所述结温函数和所述努塞尔系数构建目标函数；

根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；

根据所述最优结构参数设计所述LED散热器。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的LED散热器设计方法，其特征在于，所述根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数，具体包括：

根据公式

确定普朗特系数；其中，c_p为空气比热容，μ为空气动力粘度，k_air为空气热导率，P_r为普朗特系数；

根据公式

确定雷诺系数；其中，ρ为空气密度，V为空气流动速度，μ为空气动力粘度，R_e为雷诺系数，b为所述LED散热器的肋片间距，L为所述LED散热器的长度；

根据公式

确定所述LED散热器的努塞尔系数；其中，Nu_D为所述LED散热器的努塞尔系数。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的LED散热器设计方法，其特征在于，所述根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数，具体包括：

根据公式

确定所述LED灯的等效半径；其中，A₁为LED灯的底面积，r₁为LED灯的等效半径；

根据公式

确定LED散热器基板的等效半径；其中，A_base＝W*L，A_base为LED散热器基板的面积，W为所述LED散热器的基板宽度，L为所述LED散热器的基板长度，r₂为散热器基板的等效半径；

根据所述LED灯的等效半径、所述LED散热器基板的等效半径以及所述热流条件确定LED散热器的热阻函数。

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的LED散热器设计方法，其特征在于，所述根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数，具体包括：

根据公式T_j＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d确定LED芯片的结温函数；其中，T_a为环境温度，R_jc为所述LED灯的热阻，N为LED灯数量，R_hs为所述LED散热器的热阻，k_h为LED灯的热功耗系数，P_d为LED灯的负载电功率，T_j为所述LED芯片的结温函数。

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的LED散热器设计方法，其特征在于，所述根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数，具体包括：

初始化遗传算法中的染色体集合；所述染色体集合为LED散热器结构参数的集合；

根据所述目标函数以及所述染色体集合，采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，得到优化后的结构参数；

判断所述优化后的结构参数是否在预设阈值范围内，得判断结果；

若所述判断结果表示所述优化后的结构参数在预设阈值范围内，确定所述优化后的结构参数为最优结构参数；

若所述判断结果表示所述优化后的结构参数不在预设阈值范围内，返回所述初始化遗传算法中的染色体集合步骤。

6.一种基于遗传算法的LED散热器设计系统，其特征在于，所述LED散热器设计系统包括：

热流条件获取模块，用于获取LED散热器的热流条件；所述热流条件包括空气比热容、空气动力粘度、空气热导率、空气密度和空气流动速度；

努塞尔系数确定模块，用于根据所述热流条件确定所述LED散热器的努塞尔系数；所述努塞尔系数中包含有LED散热器的结构参数变量；所述结构参数变量包括所述LED散热器的基板长度、所述LED散热器的基板宽度、所述LED散热器的基板厚度、所述LED散热器的肋片间距、所述LED散热器的肋片厚度以及所述LED散热器的肋片高度；

底面积获取模块，用于获取LED灯的底面积；

热阻函数确定模块，用于根据所述LED灯的底面积以及所述热流条件确定所述LED散热器的热阻函数；所述热阻函数中包含有所述LED散热器的结构参数变量；

LED灯数量以及环境温度获取模块，用于获取LED灯数量以及环境温度；

结温函数确定模块，用于根据所述LED散热器的热阻函数、所述LED灯数量以及所述环境温度确定LED芯片的结温函数；所述结温函数中包含有LED散热器的结构参数变量；

目标函数构建模块，根据所述结温函数和所述努塞尔系数构建目标函数；

最优结构参数确定模块，用于根据所述目标函数采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，确定最优结构参数；

LED散热器设计模块，用于根据所述最优结构参数设计所述LED散热器。

7.根据权利要求6所述的基于遗传算法的LED散热器设计系统，其特征在于，所述努塞尔系数确定模块，具体包括：

普朗特系数确定单元，用于根据公式

确定普朗特系数；其中，c_p为空气比热容，μ为空气动力粘度，k_air为空气热导率，P_r为普朗特系数；

雷诺系数确定单元，用于根据公式

确定雷诺系数；其中，ρ为空气密度，V为空气流动速度，μ为空气动力粘度，R_e为雷诺系数，b为所述LED散热器的肋片间距，L为所述LED散热器的长度；

努塞尔系数确定单元，用于根据公式

确定所述LED散热器的努塞尔系数；其中，Nu_D为所述LED散热器的努塞尔系数。

8.根据权利要求6所述的基于遗传算法的LED散热器设计系统，其特征在于，所述热阻函数确定模块，具体包括：

LED灯的等效半径确定单元，用于根据公式

确定所述LED灯的等效半径；其中，A₁为LED灯的底面积，r₁为LED灯的等效半径；

LED散热器基板的等效半径确定单元，用于根据公式

确定LED散热器基板的等效半径；其中，A_base＝W*L，A_base为LED散热器基板的面积，W为所述LED散热器的基板宽度，L为所述LED散热器的基板长度，r₂为散热器基板的等效半径；

LED散热器的热阻函数确定单元，用于根据所述LED灯的等效半径、所述LED散热器基板的等效半径以及所述热流条件确定LED散热器的热阻函数。

9.根据权利要求6所述的基于遗传算法的LED散热器设计系统，其特征在于，所述结温函数确定模块，具体包括：

LED芯片的结温函数确定单元，用于根据公式T_j＝T_a+(R_jc+NR_hs)k_hP_d确定LED芯片的结温函数；其中，T_a为环境温度，R_jc为所述LED灯的热阻，N为LED灯数量，R_hs为所述LED散热器的热阻，k_h为LED灯的热功耗系数，P_d为LED灯的负载电功率，T_j为所述LED芯片的结温函数。

10.根据权利要求6所述的基于遗传算法的LED散热器设计系统，其特征在于，所述最优结构参数确定模块，具体包括：

染色体集合初始化单元，用于初始化遗传算法中的染色体集合；所述染色体集合为LED散热器结构参数的集合；

优化后的结构参数获取单元，用于根据所述目标函数以及所述染色体集合，采用遗传算法对所述LED散热器的结构参数进行优化，得到优化后的结构参数；

判断单元，用于判断所述优化后的结构参数是否在预设阈值范围内，得判断结果；

最优结构参数确定单元，用于若所述判断结果表示所述优化后的结构参数在预设阈值范围内，确定所述优化后的结构参数为最优结构参数；

返回单元，用于若所述判断结果表示所述优化后的结构参数不在预设阈值范围内，返回所述初始化遗传算法中的染色体集合步骤。

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