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ラプラス方程式
$$\nabla^2 T = \frac{\partial^2 T}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 T}{\partial y^2}=0$$ヤコビ反復法(各ステップ):
$$T_{i,j}^{n+1}= \frac{T_{i+1,j}^n+T_{i-1,j}^n+T_{i,j+1}^n+T_{i,j-1}^n}{4}$$キャンバスに熱源・冷却板・断熱材を描くだけで、ラプラス方程式をヤコビ反復法で解いて2D定常温度分布を生成。本物のサーモグラフィーのような温度マップで、PCB放熱や壁断熱の感覚を掴めます。
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ヤコビ反復法(各ステップ):
$$T_{i,j}^{n+1}= \frac{T_{i+1,j}^n+T_{i-1,j}^n+T_{i,j+1}^n+T_{i,j-1}^n}{4}$$このシミュレーターの根幹をなすのは、熱源がない領域での定常熱伝導を記述するラプラス方程式です。温度の2次元空間での変化率の和がゼロ、つまり熱の出入りが均衡した状態を表します。
$$\nabla^2 T = \frac{\partial^2 T}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 T}{\partial y^2}=0$$ここで、$T$は温度、$x$, $y$は位置座標です。この式は「ある点の温度は、その周囲の温度の平均になる」という性質を数学的に表現しています。
ラプラス方程式をコンピュータで解くために用いられるのがヤコビ反復法です。計算領域を格子状に分割し、各格子点$(i, j)$の新しい温度を、その上下左右の4点の温度の単純平均で繰り返し更新していきます。
$$T_{i,j}^{n+1}= \frac{T_{i+1,j}^n+T_{i-1,j}^n+T_{i,j+1}^n+T_{i,j-1}^n}{4}$$$T_{i,j}^{n}$は、格子点$(i, j)$の$n$回反復後の温度です。この計算を全格子点で何度も繰り返す(「反復回数」を増やす)ことで、解が少しずつ定常状態(ラプラス方程式の解)に収束していきます。熱源や冷却板がある点は、この平均化計算の対象外として固定値が保たれます。
電子機器の熱設計:スマートフォンやパソコンの基板(PCB)では、CPUなどの発熱部品の配置が性能と寿命を左右します。シミュレーションを用いて熱のこもり(ホットスポット)を事前に発見し、ヒートシンクやファンの最適な配置を決定します。
建築・省エネ診断:赤外線サーモグラフィーは、建物の壁や窓から発生する熱損失(断熱不良)を可視化する標準的な手法です。シミュレーションを使えば、断熱材をどの部位に追加すれば最も効果的か、コストと性能のバランスを考慮した設計が可能になります。
製造プロセスの品質管理:溶接部や鋳造品の冷却過程における温度分布の均一性は、製品の強度や変形に直結します。工程設計の段階でシミュレーションを行い、欠陥の発生を抑制する冷却条件を見つけ出します。
電気設備の保全点検:実際の現場では、配電盤の接続部や変圧器など、過負荷や接触不良により異常発熱する箇所を非接触で発見するためにサーモグラフィーが活用されています。シミュレーションは、そうした「故障パターン」を再現し、点検員の訓練や診断精度の向上に役立てられます。
このツールを使い始めるときに、特に気をつけてほしいポイントがいくつかあるよ。まず「シミュレーション結果は絶対的な温度値ではない」という点。ツール上の「100℃」や「0℃」は相対的な目安だ。現実では、熱源の実際の発熱量(ワット数)や材料の熱伝導率が結果を大きく変える。例えば、同じ「100℃」設定でも、小さなLEDと大型CPUとでは周囲への熱の影響は全く異なるんだ。あくまで「相対的にどこが高温で、熱がどう広がる傾向にあるか」を見るためのツールと心得よう。
次に、境界条件の設定ミス。このシミュレーターでは、盤面の四辺は「断熱壁」として扱われている(外に熱が逃げない)。でも現実のPCB基板は空気中にさらされているし、建物の壁も外気に接している。だから、シミュレーションで熱がこもりすぎて見える場合は、現実ではもう少し低温になる可能性が高い。実務では、この「周囲との熱のやり取り」をどうモデル化するかが一番頭を悩ませるところだ。
最後に、「定常状態」の解釈。ツールは反復を重ねて定常状態を計算するけど、現実の製品で「定常」に達するまでの時間は無視できない。例えば、スマホで重いゲームを起動した直後は一気に熱くなるが、サーモグラフィーで見えるのはその一瞬後の状態だ。シミュレーション結果は「最終的に落ち着く温度分布」なので、過渡的な熱暴走のリスクまではこのツール単体では評価できない。あくまで基本設計の第一歩として活用してね。
100mm×80mmのPCB基板でCPU発熱部が120℃、放熱板接触部が25℃の場合を想定します。brushVal=6、hotTempVal=120℃、coldTempVal=25℃、iterVal=2000で実行すると、ヤコビ反復法により格子点間隔1mm間隔で定常熱伝導を計算します。その結果、発熱源から30mm離れた位置で約65℃、50mm離れた位置で約45℃となる温度勾配が可視化され、アルミニウム放熱板(k=160 W/m·K)への最適配置が判定できます