预测器件的温度是热仿真的中心目的，而控制他们的温度则是热设计工作的中心目的。无论哪种方式，热量是器件散热发的，器件逐渐变热，如果器件变得过热，它将工作异常甚至永久性损坏。因此的，当你做热仿真时，如何创建一个好的器件模型将是一个关键。

 截止目前，大部分热仿真工作采用的都是CFD技术。使用3D的CFD技术来定义器件、单板、散热器、机箱、风机等一切输入。然后通过对N-S方程进行简化，并采用不同的差分格式来进行热和流动的计算。

 为什么没有任何关于建立器件模型的问题呢？当然你很想第一它，因为它们是现实中存在的东西。但这一切都有赖于器件数据的可用性。器件是相当复杂的，包含了很多不同的部件，而且有不同的材料属性，从引脚到引脚架，从内部散热片到晶片等等，如果自己动手一个个建立每个部件，那将是一个很复杂甚至疯狂的事。

 那么，为什么不从器件生产商哪儿获取器件的详细信息呢？那是因为器件的内部构造是生产商们的核心机密，它们最多可以给大家提供一个完整的3D物理描述。

 然而对于热设计工程师而言，器件信息的缺失对于热仿真来说是个非常严重的问题。但是，信息的缺失却无法改变迫切的需求，因此在20年来出现了很多种不同的器件建模方式。

 下面对于块模型而言，我们需要考虑的就是其材料属性的定义。一个3D的热仿真需要每一个固体物质都有导热系数（稳态）以及密度、热容（瞬态）的定义。那么我们该如何定义块模型器件的导热系数呢？块模型是一种通过集中参数法来简化的建模方式，也就是将器件内部不同的材料依据含量、材料属性等来计算出一个等效值，赋予给块模型。但是，对于我们热设计工程师而言，我们是很难获得器件内部结构及相关材料属性的。

 在20年前，热仿真工程师们根据当时的器件封装情况及热仿真经验将器件的导热系数统一设置为10W/m-k。几年后，随着器件封装技术的发展及仿真软件自身的发展，Flotherm公司推荐热设计工程师们在设置器件属性的时候将塑料封装的器件设置为5W/m-k，而陶瓷封装的器件设置为15W/m-k。

 首先，集中参数法块模型（LumpedBlock）是最早出现的，它就是把器件看成单一材料的3D实体块。

 对于一些列的数据来说，我们最实用的数据就是器件的尺寸，这是由生产商根据需求进行设计的。器件封装技术发展到现在，根据不同的封装类型及封装尺寸，不同厂家的器件基本都遵循了通用的封装规格，只是内部的构造有所不同。

 在现实中，一个器件不同位置的温度是不一样的。结（die）的温度最高，而封装的四周边角温度则最低。器件一般都会被要求工作在一个指定的最高结温或壳温下。那么我们如何能通过块模型来获取器件的温度分布情况呢？答案是否定的，块模型无法准确的获得器件自身的温度分布情况。即使你知道结的准确位置也没有用，因为你不知道内部热流的流动情况。因此，在使用块模型时，你只需要把他当做一个物性一致的发热块即可，它不能非常准确的预测器件自身的温度分布，但相对于整个系统来说，这个器件（无论详细模型还是块模型）发热引起的系统热流场是基本一致的。

 然而在Flotherm软件在8.1版后，提供了各种不同封装类型的导热系数库（TypicalLumpedPackages），在我们使用块模型时可以根据器件的不同封装类型来应用不同的材料属性。这些值是Flotherm公司根据不同封装器件的构造特点，使用集中参数法并参考JEDEC标准环境下的测试结果综合考虑而获得的。相对之前的两种设置方式，其精确度有了进一步的提高。

表1TypicalLumpedPackages库中各种器件

 然而，使用这种模型精确度究竟如何呢？实际上即使相同的封装类型、封装尺寸，不同的生产商所产出的器件都是不一样的，而我们用简单的集中参数法的一个块模型来代替一种封装类型的器件，其精度不言而喻。不过大体来说，这种建模方式的精度在70%~~90%之间。但并不能说这种建模方式的精度低，我们就尽量少用。实际上对热设计工程师而言，尤其是做系统级仿真的工程师来说，使用这种器件建模方式往往一种比较理想的方式。

 首先，这种建模方式简单，网格数比较少。

 其次，对于整个系统来说，器件模型的简化并不影响整个系统的热流场，对于系统设计来说，我们重要的设计一个良好的热流系统，使系统中不存热点、不存在回流以及整个系统具有较小的阻力。那么块模型建模方式是完全可以满足我们的需求的。

 最后，回到器件精度上考虑，实际上我们所做的系统往往都是比较复杂的，也就是相对一个器件来说，这个器件只是整个系统的一小部分，其自身的误差也许在孤立的环境下非常大，但当它融入一个复杂的系统后，由于环境之间的互相影响，以及热流通道的增多，它的相对误差就会大幅度降低。就如一个裸器件的详细模型和块模型分别安装在一个标准的自然散热的JEDEC环境中时，其误差可能非常之大，但是你只要给他们分别装上散热片，器件温度误差就会缩小，这就是因为影响其散热的因素增大，其自身的模型的误差相对其他环境因素变小了。

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