Un nuovo framework “subspace” spinge l’ottimizzazione 3D dei dissipatori: il lavoro di Imperial College London con ToffeeX

Che cos’è e perché è rilevante
Un team di Imperial College London, in collaborazione con gli ingegneri di ToffeeX (Londra), ha pubblicato su Structural and Multidisciplinary Optimization un framework di modellazione e ottimizzazione multiscala a rappresentazione esplicita per dissipatori 3D. L’approccio evita l’omogeneizzazione e le griglie fisse, accoppiando un risolutore del moto del fluido con una proiezione temperatura–flusso che mantiene l’accuratezza alle interfacce solido–fluido, riducendo al contempo il costo computazionale. L’articolo è open access ed è stato pubblicato il 30 agosto 2025; la notizia è stata ripresa il 2 settembre 2025.
 

Numeri chiave: memoria, tempi e accuratezza
Rispetto a simulazioni esplicite “single-scale”, il framework segnala −90% di memoria e −70% di tempo di calcolo a parità di accuratezza (errore <10% su quantità di moto e trasporto di calore). In una dimostrazione di scalabilità, un array pin-fin con 1.600 celle e ~50 milioni di gradi di libertà è stato risolto in ~90 minuti su 127 processori.
 

Ottimizzazione con flussi realistici: da uniforme a “hotspot”
Integrando Bayesian optimization, gli autori mostrano come il metodo consenta di ottimizzare dissipatori sotto vincolo di caduta di pressione. Su flusso termico uniforme si osserva +75% di scambio; con flusso localizzato (scenario “hotspot” tipico di CPU/GPU) il guadagno sale fino a +558%, grazie alla capacità di modulare microstrutture e percorsi del fluido su centinaia di unit cell.
 

Che cosa cambia rispetto a TO a densità e level-set
Le tecniche tradizionali di topology optimization a densità fissa o level-set semplificano il problema ma soffrono di interfacce sfumate, sensibilità alle condizioni iniziali e passaggi extra per ottenere geometrie fabbricabili. La rappresentazione esplicita multiscala del nuovo framework mantiene bordi netti e consente un de-coupling computazionale tra micro e macro scala, migliorando sia la fedeltà fisica sia la scalabilità in ottimizzazione.
 

Implicazioni per la stampa 3D: rame, cold plate e scambiatori
Il lavoro si inserisce nel filone applicativo dove rame ad alta purezza e AM metallica abilitano dissipatori/cold-plate compatti e ad alte prestazioni. Nel progetto MOfAC (Multiscale Optimisation Framework for Aerospace Cold-Plates), ToffeeX, Imperial College London e University of Wolverhampton hanno mostrato come la modellazione multiscala si combini con la stampa 3D in rame per migliorare la gestione termica, con il supporto di NATEP e Innovate UK.
 

Chi sono gli attori coinvolti

• Imperial College London: sviluppo del metodo e validazione numerica; l’articolo è pubblicato su rivista Springer (open access).
   

• ToffeeX: piattaforma di generative design fisico-guidato già adottata in applicazioni di raffreddamento (cold plate, heat sink, heat exchanger) e orientata alla DfAM.
   

Limiti e prossimi passi indicati dagli autori
Gli autori notano margini di miglioramento nella gestione dei vincoli all’interno del processo bayesiano (acquisition function “conservativa” vicino ai limiti di fattibilità) e nella discretizzazione delle variabili di progetto per seguire meglio flussi termici non uniformi. Sono proposte estensioni verso parametrizzazioni più ricche delle microstrutture e strategie di ottimizzazione alternative.