Основным отличием двух первых методов друг от друга является
материал микроплат. В первом конструкторско-технологическом ме-
тоде используются полимерные микроплаты, имеющие относительно
низкую себестоимость, но при этом плохую теплопроводность. Во вто-
ром методе применяются микроплаты из алюмонитридной керамики
с хорошими показателями теплопроводности. Именно такие ЭМТК на
керамических микроплатах будут рассмотрены в настоящей работе.
Электронные модули трехмерной компоновки на керамических ми-
кроплатах обеспечивают хороший отвод теплоты от нагревающихся
элементов не только в силу того, что керамика обладает хорошей те-
плопроводностью, но и благодаря тому, что, во-первых, теплота может
распространяться через сами элементы (особенно через кремниевые
кристаллы), а во-вторых, керамическая коммутационная плата являет-
ся теплорастекателем.
В одном из вариантов исполнения ЭМТК на керамических микро-
платах может использоваться керамическая теплопроводная электро-
изоляционная пудра для заполнения зазоров между соседними микро-
платами и между элементом и стенкой окна в микроплате, а также для
улучшения теплоотвода. В результате элементы оказываются со всех
сторон охваченными керамикой.
При проектировании конструкции ЭМТК на основе микроплат не-
обходимо распределить все множество электронных элементов по ми-
кроплатам. Для этого можно использовать известные алгоритмы ком-
поновки [16]. При этом также необходимо учесть, что применяемые
элементы имеют разные габаритные размеры.
К третьему конструкторско-технологическому методу относится
метод без применения микроплат, но с использованием пудры в ка-
честве состава, фиксирующего элементы.
Более подробно с каждым из этих методов можно ознакомиться в
работах [7–12].
Базовые компоненты генетического алгоритма.
Как известно,
ГА являются случайно-направленными методами поиска оптимальных
решений. Они имитируют процесс биологической эволюции и исполь-
зуются для решения NP-полных задач САПР. Подробному описанию
ГА посвящены, например, такие труды, как [17, 18].
В зависимости от специфики той или иной прикладной задачи
применяемый ГА будет иметь свои особенности. Как правило, это
отражается на таких базовых компонентах генетического алгоритма,
как способ кодировки решения, вид целевой функции и генетические
операторы.
Способкодировки решения.
Одним из отличий ГА от других опти-
мизационных методов является то, что они проводят оптимизацию не
114 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 1
