고출력 LED 램프 방열 성능 최적화 프로그램
방열구조 최적화
고출력 LED 램프의 방열 구조를 최적화하려면 먼저 핀 구조를 최적화해야 합니다. 시뮬레이션 모델의 데이터와 결과에 따라 핀의 높이와 길이가 분석됩니다. 일반적으로 고출력 LED 램프의 세라믹 높이는 일반적으로 0.05-0.11m 범위에서이 범위의 방열 성능이 가장 좋습니다. 0.05-0.11m 범위에서 더 나눌 수 있습니다. 일반적으로 0.071-0.11m 범위에서 핀 높이가 이 높이에 도달하면 칩 온도가 평평해지는 경향이 있고 0.05-0.07m 범위에서 핀 높이가 이 범위 내에 있을 때 칩 온도 변동이 크므로 더 높은 칩 방열 성능을 얻으려면 핀의 높이 범위를 제어해야 합니다. 또한 핀 길이 측면에서 가장 적합한 범위는 0.03~0.12m로 고전력 LED와 같은 핀 길이에 대한 첫 번째 선택이기도 합니다.
한편, 간극과 관통홀은 LED 램프의 광원 영역의 연결 채널이며, LED 기판은 램프 전체에서 가장 온도가 높은 곳이다. 이것은 LED 램프의 열 전달 채널이 칩에서 시작하여 틈새 및 관통 구멍으로 이동함을 보여줍니다. 기판 및 기타 과도한 열의 경우 주로 방열판 채널을 통해 제거됩니다. 이와 같이 고출력 LED 램프의 특정 상황에 따라 LED 램프의 내부 구조와 모듈을 수정하여 최적의 솔루션을 찾고 측정할 수 있습니다. 실제 상황에 따라 노치와 관통 구멍의 매개 변수를 공식화하기 위해 열 분포의 데이터 통계를 실현하고 핀의 수는 일반적으로 12-16에 따라 설정되며 주로 핀 방열의 가장 높은 값이 계산됩니다. 그리고 지느러미의 조합 거리와 간격을 설정하는 방법은 방열의 최대 값을 높이고 한 번에 핀 방열의 고성능을 실현합니다.
1.1재료 선택
LED 램프 재료의 선택은 매우 중요합니다. 고출력 LED 램프의 작업 환경 및 방열 요구 사항을 분석하고 새로운 고성능 방열 재료를 지속적으로 확장해야 합니다. [3] 현재 고출력 LED 램프의 방열 재료는 주로 은, 알루미늄 및 알루미늄 합금이며 다른 신소재로 보완됩니다. 우선, 전통적인 은, 알루미늄, 알루미늄 합금 및 기타 재료는 비교적 비용 효율적이므로 시장에서 널리 사용됩니다. 전통적인 방열 재료는 주로 열전도율의 차이가 있으며 열전도율과 방열 효율은 양의 상관 관계를 나타냅니다. 광산의 열전도율에 따르면 은의 열전도율이 가장 높기 때문에 표면 열 저항을 효과적으로 줄이고 전체 열전도율을 향상시킬 수 있다고 결정합니다. 그러나 비용적인 측면에서 볼 때 은의 구매 비용은 상대적으로 높으며, 성능 측면에서는 은의 유연성 성능이 부족하고 경도가 부족합니다. 따라서 현재 알루미늄, 알루미늄 합금 및 구리가 고전력 LED의 주요 재료입니다. 기존 LED는 일반적으로 알루미늄을 주재료로 방열을 하고, 일부 구리를 적절히 첨가하여 비교적 가성비가 좋다. 또한 최근 몇 년 동안 새로운 LED 방열 재료의 개발도 지속적으로 개선되었으며 새로운 방열 재료도 크게 발전하여 MAP-05 열과 같은 다양한 작업 환경에서 LED 조명의 적용을 더욱 확대했습니다. 고온, 저압에 적합한 방열 소재 매우 좋은 발전 방향입니다. 또한 전자 장비의 발달과 고출력 LED 램프의 작업 환경의 변화로 인해 방열 재료의 성능과 모양이 지속적으로 도입되어 큰 진전을 이뤘습니다.
1.2 성능 최적화
고출력 LED 조명의 성능은 설계 및 생산 전에 최적화되어야 합니다. 다양한 작업 시나리오에서 가장 최적화된 성능을 가진 제품을 설계하려면 온도 실험 및 데이터 통계를 수행해야 합니다. 테스트 과정에서 고출력 LED 조명의 성능 최적화는 테스트 환경, 장비 등의 작동 성능에 따라 설정되어야 하며, 시뮬레이션 테스트를 통해 최적의 솔루션을 찾아야 합니다. 테스트 중에 온도를 일정하게 유지하고 가장 시뮬레이션해야 합니다. LED 조명의 결과를 양호한 상태로 최적화하여 성능을 조정하고 재료 및 구조 조정을 통해 성능 최적화를 달성합니다. 현재 고출력 LED 조명은 LED 조명의 특정 성능을 테스트하기 위해 온도 테스트를 수행하도록 설계되었습니다. 물론 테스트 결과는 어느 정도 편차가 있겠지만 전체적인 데이터 분포 법칙은 크게 다르지 않다. 데이터 분포 법칙이 다른 경우 시뮬레이션에 온도가 일정하지 않거나 전압선이 불안정한 등 다른 문제가 있는지 다시 생각해야 합니다.
