last updated : 2024-11-04
はじめに
前回のCAE解析で得られた温度分布やホットスポットの位置を基に、最終的な放熱構造の設計を最適化します。今回は、解析結果から導き出された課題を解決するために、冗長性のある放熱経路や、放熱パフォーマンスを向上させるための具体的な改善案を提案します。
1. 解析結果の要約
前回の解析から、基板の熱伝導率や放射特性が温度分布に大きな影響を与えることがわかりました。
主な解析結果
- 低い熱伝導率（0.4 W/m・K）：ホットスポットが集中し、最大温度は65°Cを超える
- 中程度の熱伝導率（5.5 W/m・K）：温度は改善されるが、まだ局所的な過熱が見られる
- 高い熱伝導率（10.0 W/m・K）：温度分布が均一化し、最大温度が45°C未満に抑えられる
2. 最終設計に向けた改善策
今回の目標は、冗長性を持たせた放熱構造を設計し、温度管理の信頼性を高めることです。
改善案 1：ヒートシンクの最適配置と拡大
- ヒートシンクの再配置
- ホットスポットの近くに小型ヒートシンクを追加配置し、効果的に熱を拡散
- 複数の発熱源をカバーできるよう、ヒートシンクを大型化
- 放熱経路の多重化
- ヒートシンクから筐体への伝導経路を複数持たせる
- サーマルパッドやギャップフィラーを併用し、伝導効率を向上
改善案 2：基板設計の見直し（サーマルビアの活用）
- サーマルビア（熱伝導用ビア）の追加で、熱伝導パスを増強
- ビア間隔を狭め、基板内での熱拡散を促進
- 電源ユニット内部で複数層のPCBを使用し、層間伝導を強化
- 銅箔パターンの最適化
- PCBのパターン設計で、銅箔の占有率を増加させ、熱伝導率を改善
- 必要に応じて、パターン密度を高めた領域に熱伝導率1.0 W/m・Kを仮設定し、再解析
改善案 3：放射効率の向上
- 黒色アルマイト処理の最適化
- 放射率の高い黒色アルマイトを外部筐体全体に施す
- 放熱板（ラジエーター）を筐体に一体化し、宇宙空間への放熱を促進
- 放熱フィンの導入
- 宇宙環境に対応する薄型フィンを筐体表面に設置
- 伝導だけでなく、放射による熱放散も強化
3. CAE解析の再実行と最終評価
- 改善案を反映したモデルの解析
- 新たなヒートシンク配置やサーマルビア追加後に再度解析を実施
- クラウド解析を活用し、各改善案ごとの効果を比較
- 温度分布の評価
- ホットスポットが解消され、温度差が10°C以下に収まることを目標とする
- 放熱構造の冗長性が機能するかも確認
4. 期待される効果と今後の課題
- 冗長性の向上：複数の放熱経路が確保され、温度上昇によるリスクが低減
- ホットスポットの回避：サーマルビアやヒートシンクの配置で温度分布が均一化
- 信頼性の向上：長期運用における熱ストレスが軽減され、電子部品の寿命が延びる
今後の課題
- 実際の運用環境での温度測定と解析結果の検証が必要
- PCB設計の微調整を繰り返し、最適な伝導パスを探る
5. 実際の設計と製造への反映
- 設計から製造へのスムーズな移行
- 最適化されたモデルを製造仕様書に反映
- 製造後の検証試験で、解析結果が再現できるかを確認
- 検証データのフィードバック
- 実際の試験結果を設計にフィードバックし、次の製品改善に活用
次回予告：最終記事 – 設計と解析のまとめ
次回は、本シリーズの最終回として、これまでの解析と設計のプロセスを総括します。Fusion 360を用いた設計の利点と課題を振り返り、今後の開発プロジェクトに向けた提案をまとめます。
まとめ
今回の記事では、CAE解析結果に基づいて、衛星電源ユニットの最終的な放熱構造の最適化を行いました。冗長性のある設計が熱管理の信頼性を高め、電子部品の長期的な性能維持に寄与することがわかりました。
次回は、本シリーズの総まとめとして、設計・解析の成果を振り返り、今後の開発に向けた提言を行います。引き続きお楽しみに！
※この記事はChatGPTが作成しました。
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