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モバイルPC内のCPU冷却性能の最適化
CPUクロック数の増加に従って、CPUの冷却は何年にも渡りプロセッサ（特にモバイルPC）の製造業者にとって重要な関心事になっています。モバイルPC内において、ヒートシンクの配置、高さ、ファンスピードは、消費電力に応じた空気流量と放熱量に大きく影響します。局所的な温度のピークとCPU の誤動作を防ぐため、フィンを通る流れが一様であることも求められます。この事例では、モバイルPC内の空気の流れと温度を予測するFluentによるCFD解析をOptimusによって自動化し、内部の最大温度を下げながら空気流量を最大化するための設計作業を実施します。Optimusでは、解析のプロセス構築、解析コード実行、設計空間の探索、ヒートシンクの配置とサイズ、ヒートシンクのフィンの間隔の最適設計の決定を実施します。
モバイルPCから排出される空気流量の最大化
まず、GAMBITによるモバイルPC内の流路メッシュの作成、作成したメッシュのFluentへのインポート、境界条件や流体の特性、ファンのスピードを適用したCFD解析実行、解析結果の出力ファイルへの書き込みという一連のプロセスをOptimusにより自動化します。ファンのスピード、ヒートシンクの位置と高さをパラメータとします。ファンのトルクがその制約条件を下回るように維持したまま、空気流量を最大化するような最適化を実施します。なお、ヒートシンクのフィンで温度のピークが発生しないよう、フィンの間隔はOptimusによって適応されます。
実験計画法
空気流量とトルクに対する設計パラメータの効果をよりよく理解し見積もるために、Optimusは生成されたデータ群に対して数学的な応答曲面モデルをフィットさせます。左図は全ての入力、出力についての応答曲面モデルの2D曲線です。この応答曲面モデルは実モデルの近似モデルになります。応答曲面モデルの精度は、応答曲面モデルの生成プロセスで得られる決定係数で確認できます。
最適化の結果
制約条件（最大トルク）を維持したまま空気流量を最大化して、温度のピークを最小化するように、パラメータ化されたモデルを修正します。これにより、モバイルPCから排出される空気流量を30%増加できることが分かりました。同時にファンのトルク（ひいては消費電力）も5%削減できました。右図は、ヒートシンクの中心面における速度の大きさについての一定間隔のフィンと最適なフィンを比較したものです。
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