来源 | Device

链接 | https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100576

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背景介绍

高智能人形机器人依赖高算力芯片处理数据（如 ChatGPT 等大语言模型、多自由度关节控制），但芯片热设计功率（TDP）极高，同时，人形机器人的柔性皮肤（保障交互安全性）采用聚合物材料，导热性低，阻断芯片散热路径，导致热量堆积，限制算力提升与皮肤覆盖率。高导热填料复合材料虽能提升柔性材料导热性，但实际应用中热阻仍 >0.3 cm²K/W，散热效率不足；柔性热管可适应柔性环境，但形变时热阻变化 >50%，无法提供稳定散热。

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成果掠影

近日，北京大学杨荣贵和中国科学院微电子研究所焦斌斌团队提出一种结合柔性歧管（FM）与嵌入式微流控冷却的柔性热管理方法；该方法灵感源于人体血液循环系统，通过双层梯度刚度柔性歧管（FM-I 高刚度保障芯片稳定、FM-II 低刚度抗形变）缓冲机器人活动产生的应力（仅为传统封装的5% ，最大应力 < 6 MPa），同时实现低热阻（0.089 cm²K/W）；经机械臂关节测试（弯曲时温度变化≤4.6%）和机器人多芯片验证（左臂、右臂、胸部三位置冷却系数变异 < 0.08，最大热流密度556 W/cm² 时芯片温度 69℃），证明其在频繁拉伸弯曲下仍能保持稳定冷却，为高智能人形机器人发展提供支撑。研究成果以“A flexible thermal management method for highpower chips in humanoid robots”为题发表在《Device》期刊。

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图文导读

图1.设计与工作原理。（A）柔性微流冷却方式与人体血液循环的对比分析。(B)冷却模块的结构。(C)冷却模块内的流体流动模式。(D)冷却结构对压降的影响。(E)冷却结构对温度均匀性的影响。(F)冷却结构对最高温度的影响。(G)柔性阀组梯度硬度的仿真研究。

图2.抗弯曲试验在不同曲率下的正向弯曲试验。（A）和反向弯曲试验（B）中芯片中心点A和边缘点B在x方向的应力

图3.冷却模块在未变形和不同弯曲状态下的冷却性能（A-D）未变形弯曲状态。（E和F）不同的弯曲状态（RC = 2.25-3.5 cm）。(A)芯片表面的最高温度。误差条表示重复实验的标准偏差。(B)嵌入式微通道壁的传热系数。误差条表示重复实验的标准偏差。(C)每个热阻在总热阻中所占的比例。(D)总热阻和COP作为流速的函数;当流速超过150 mL/min时，两条曲线的降低速率开始降低。(E)热流密度为555.56 W/cm 2时，最大芯片表面温度与流量和曲率的关系;与未弯曲状态相比，弯曲冷却模块的温度较低。(F)不同弯曲状态下Nu与Re的函数关系图。

图4. 本研究与其他水冷方法在结到环境热阻方面的对比

图5.安装在机械臂上的冷却模块的机械和热性能（A）机械臂的接头以不同的速度弯曲。(B)在不同速度下弯曲过程中对芯片上的局部应力进行实时监测;每个弯曲和恢复为一个循环，速度为90 /s时循环时间为1 s，速度为45 /s时循环时间为2 s。(C)使用机械臂处理物体的步骤。(D)实时监测机械臂搬运过程中A、B关节处芯片表面温度，第一个动作从第一秒开始，每个动作用时1秒，第六秒动作结束。

图6.机器人上柔性微流冷却的冷却性能（A）柔性冷却模块和商用水冷散热器的照片。(B)在不同的流量下，位于左臂上的芯片的最高温度随着热流密度的增加而增加。(C)位于手臂和胸部的三个芯片之间的温度均匀性，坐标表示变异系数，定义为标准差与平均值的比值。显示的流速是向三个模块供应流体的流体循环模块的总流速。误差条表示重复实验的标准差。

图7.测试芯片和冷却模块的结构和尺寸（A）单个测试单元示意图。(B)芯片背面的嵌入式微通道。(C)FM-I的主要结构尺寸。(D)冷却模块的照片。