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運用類神經網路來探討高亮度LED散熱鰭片參數之最佳化

為了解決散熱器 推薦 PTT的問題，作者許建霆 這樣論述：

從節省能源的角度來看，未來以LED應用的產品上，每年可以減少排放28 Mm3。雖然LED比起傳統照明光源有以下優點：壽命長(＞50000 小時)、低電壓、環保及尺寸小，但也有價格高及散熱不易的缺點。本研究主要探討在吸頂燈具箱HB-LED在有限空間中，靠空氣中自然對流進行散熱問題。首先，依照吸頂式HB-LED燈具的散熱器來做數值模型的建構，並利用此數值模型來做熱傳過程的模擬，並與實驗的結果進行比對，來確定數值模型的正確性，其次，改變散熱模組的參數：散熱器厚度、鰭片數量及鰭片長度，以先前的數值模擬方式進行模擬，並利用人工智慧理論建構一個完整的類神經網路，可以讓散熱器設計者從設定最高的晶片溫度(j

unction temperature)後，在短時間內找到最佳之散熱器厚度與散熱鰭片的數量。