cpu散熱的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

電子構裝散熱理論與量測實驗之設計(二版)

為了解決cpu散熱的問題，作者林唯耕 這樣論述：

　　林唯耕教授專業著作《電子構裝散熱理論與量測實驗之設計》於2020年全新改版，修正初版中的錯誤，並增加了全新的章節〈如何測量熱管、均溫板或石墨片的有效Keff值〉。 　　本書針對一般業界或專業領域人士所欲了解的部分提供詳盡介紹，至於一般熱交換器製造、鰭片設計等，由於坊間已有許多專業書籍，本書將不再贅文說明。本書第1章簡單介紹電子構裝散熱，特別是CPU散熱歷史的演變。第2章在必須應用到的熱傳重要基本觀念上做基礎的介紹，以便讓非工程領域的人亦能理解，了解熱之性質與物理行為後才能知道如何散熱，以及散熱之方法、工具、量測及理論公式。第3章旨在敘述流力的基本觀念，重要的是如何計算

壓力阻力，從壓力阻力才能算出空氣流量。第4章探討一般封裝IC後之接端溫度TJ之理論解法。第5章討論一些實例的工程解法，包括自然對流、強制對流下溫升之計算，簡介風扇及風扇定律、風扇性能曲線、鰭片之阻抗曲線，以及如何利用簡單的區域分割理論求取鰭片之阻力曲線。第6章至第9章則注重實務經驗，尤其是實驗設計，其中包括理論設計及實驗之技巧。第6章說明如何設計一個測量熱阻的測試裝置（Dummy heater）。第7章解說AMCA規範下之風洞設計如何測量風扇性能曲線及Cooler系統（或鰭片）之阻抗曲線。第8章以熱管之理論與實務為主，逐一介紹其中重要之參數及標準性能，並說明量測之原理。第9章對LED散熱重要之

癥結做了觀念上的說明，注重於LED之內部積熱如何解決。二版新增的第10章則詳細敘述如何利用Angstrom方法量測熱管、均溫板、石墨片、石墨稀等物質之熱傳導係數K值。  

cpu散熱進入發燒排行的影片

高功率電競筆電晶片之最佳化散熱組合分析

為了解決cpu散熱的問題，作者陳清隆 這樣論述：

本研究乃找出電競筆電晶片之最佳散熱組合，實驗結果與FloTHERM模擬系統之熱阻值比較，差異約2.3%，溫度為0.5°C，對於雙熱源系統的模擬分析，非常具有參考性。經由田口方法分析出最佳參數，得出各因子之最理想配合水準組合，即A-2(銅鰭片)、B-2(鰭片底座厚度0.3mm) 、C-1(鰭片厚度0.1mm)、D-3(模組type3)、E-3(風扇入風孔開孔率80%)、F-(搭接銅板厚度0.8mm)，與原始case比較結果顯示，熱阻值下降0.055 °C/W，約為4.7 °C。在最佳化組合參數中，計算出因子參數對於熱阻值的貢獻程度，設計因子模組Type(37.6%)、鰭片厚度(32.9%)，兩

者之貢獻度對於參數設計影響最大，影響高低依序為D(模組Type)>C(鰭片厚度)>F(CPU/GPU搭接銅板)>A(鰭片材質)>B(鰭片底座厚度)>E(風扇入風口開孔率)。獨立鰭片厚度0.1mm、0.2mm、0.3mm模擬分析結果中，得知在鰭片厚度增加的同時也使流道變窄而增加風阻，風扇的靜壓變大也使得流量隨之變少，導致流體經過鰭片之間的速度變慢而不利於對流熱傳。晶片與熱管間的銅板增厚雖可使橫向截面積增加而有利於將熱源快速均溫至熱管，但是受限熱管與銅板上下接觸面積不變，熱源傳導至熱管的增加幅度有限，且將增加成本。

Creo Parametric 5.0動力學與有限元分析從入門到精通

為了解決cpu散熱的問題，作者劉廣生 狄長春解江坤 這樣論述：

本書共3篇11章。第1篇（第1~5章）為機構動力學分析，講述了CreoParametric5.0軟體關於動力學和有限元分析的3種模式、動力學分析、建立運動模型及設置運動環境、機構動力學分析和動畫製作等基礎知識；第2篇（第6~9章）為結構與熱力學分析，介紹了結構分析模組、建立結構分析模組、機構各種結構分析和熱力學分析等內容；第3篇（第10、11章）是綜合實例，以常見的二級減速器、活塞連杆機構為例，講述動力學分析和結構分析過程。文中每個知識點都使用了命令講解結合具體實例的方法，可以在學習軟體操作的同時通過實例練習迅速掌握相關知識。 本書可作為機械設計技術人員學習基於CreoP

arametric5.0進行機械結構有限元分析的入門與實踐的書籍，也可作為大專院校機械類專業學生的教材或教學參考書。

CPU散熱器之鰭片最佳化

為了解決cpu散熱的問題，作者林承佑 這樣論述：

本研究應用數值模擬的方法對CPU散熱器進行空氣側性能分析。結構設計以市售常用規格為基礎模型，鰭片間距1.8 mm、縱向間距13 mm、橫向間距16 mm、熱管管徑6.4 mm，以計算流體力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)軟體ANSYS Fluent模擬CPU散熱器之熱傳現象，使用田口方法結合灰關聯分析，探討熱傳因子j-factor與摩擦因子f-factor之最佳結果。因子及水準分別為三種鰭片間距1.8mm、2mm、2.2mm；三種縱向間距13mm、16mm、19mm；三種橫向間距16mm、18mm、20mm；以及三種熱管管徑6.4mm、7.3mm、8.

2mm。探討在四種因子、三種水準，共九組案例L9(34)中其最佳化之模型。評估不同鰭片間距、縱向間距、橫向間距與熱管管徑組合下，探討CPU散熱器的j-factor、f-factor以及熱交換器之總體性能(j/f)，即j越大且f越小時之狀態，在最少的模擬組數內求出各因子最佳的水準。單獨對j-factor和f-factor進行最佳化分析後，數據結果表示對兩品質特性影響最高之因子皆為管徑，貢獻度分別達83%及96.8%，而對總性能指標j/f而言影響最高之因子為縱向間距，貢獻度達82.7%。綜合兩品質特性來看，透過灰關聯分析使兩者轉換至相同標準來評估，結果顯示管徑為影響最大之因子，貢獻度達52.6%，

最佳化組合各因子之水準為鰭片間距1.8 mm、縱向間距19 mm、橫向間距20 mm、管徑6.4 mm，其j-factor為0.00622、f-factor為0.03292。而最佳化之平均灰關聯度為0.7，其他九組相比，平均灰關聯度提升幅度約在4.8%~34.3%。