模数混合信号集成电路自动设计技术研究

为解决模数混合信号集成电路设计中的瓶颈问题,首先回顾了模数混合电路自动设计技术的发展现状,探讨了模数混合集成电路的设计思路和模拟集成电路的自动设计流程,最后重点研究了模拟电路自动设计中模拟版图的优化策略。     

CMOS集成运放的伸缩性版图设计

根据基本ＣＭＯＳ集成运算放大器的电路特点及设计指标，编制了ＰＳＰＩＣＥ电路通用分析源程序，由模拟结果推导出各模拟参量与其决定因素之间的关系，进而确定了由设计指标决定的版图几何尺寸和工艺参数，提出了伸缩性版图设计的思想，建立了从性能指标到版图设计的优化路径，为实现模拟集成电路版图的自动设计提供了初步的步骤和程序。     

基于量子行为的模拟移动床的操作优化

模拟移动床是一种能实现连续分离的装置,由于模拟移动床模型复杂,性能指标众多,因此需要智能算法对模拟移动床的性能指标进行优化。本文运用遗传算法、粒子群算法对模拟移动床线性吸附等温线下的性能指标进行单目标优化,并利用加入量子行为的粒子群和遗传算法作比较,证明了量子理论在解决模拟移动床优化问题的优越性,然后运用NSGAII算法、MOPSO算法对模拟移动床线性吸附等温线下的性能指标进行多目标优化和对比实验,仿真结果验证了所用方法的有效性。     

抗电磁旁路攻击防护单元的性能分析

基于半定制集成电路设计流程实现的抗电磁旁路攻击防护电路中,防护单元的性能决定了防护电路的性能。本文给出了评价防护单元所需的四个性能指标,同时结合集成电路设计工具给出了评估防护单元性能的实现流程。     

基于遗传算法的模拟滤波器设计

阐述遗传算法及其优缺点,并借助遗传算法实现了仪器仪表中使用的低通滤波器的设计.利用网络变换对滤波器电路进行优化,便于对电路拓扑结构的分析及性能参数的计算,提高电路的实用性.     

基于电流模技术的超高速BJT模拟开关

电流模理论和电流模技术是当代电子学先进的理论与技术 ,用电流模法设计模拟集成电路是模拟电子技术的重大突破。采用电流模理论和电流模电路设计超宽频带、超高速度模拟开关。介绍了电路结构 ,分析了电路的工作原理 ,给出了电路性能的仿真结果 ,并总结出了电路的主要特点 ,讨论了电路的设计问题。所设计的电路可以做成单片集成电路 ,也可以作为一个基本单元应用于大规模集成芯片中。     

利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化

面向基于标准单元的CMOS组合电路,利用输入向量控制技术,采用遗传算法作为求解手段,建立了CMOS组合电路静态功耗优化环境.在遗传算法中利用电路状态差异度作为适应度函数,求解使电路静态功耗最小的输入向量.实验结果表明,使用该方法能明显优化静态功耗,运行时间合理,不需要进行HSpice模拟,摆脱了对目标工艺的依赖.     

利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化

面向基于标准单元的CMOS组合电路,利用输入向量控制技术,采用遗传算法作为求解手段,建立了CMOS组合电路静态功耗优化环境。在遗传算法中利用电路状态差异度作为适应度函数,求解使电路静态功耗最小的输入向量。实验结果表明,使用该方法能明显优化静态功耗,运行时间合理,不需要进行HSpice模拟,摆脱了对目标工艺的依赖。     

双闭环直流调速系统参数的进化计算

用现代控制理论方法建立闭环直流调速系统的状态方程式,并以时域性能指标为目标函数,建立了系统参数优化的数学模型。在工程设计方法的基础上引入了遗传算法,对设计参数进行了优化,优化后的设计参数显著地提高了系统性能指标。     

动态自适应遗传算法在模拟电路中的应用

针对在模拟电路设计中参数调整出现的问题,将模拟电路设计与遗传算法相结合,提出一种利用动态自适应遗传算法设计模拟电路的运放的方法。通过将运放参数融入到遗传算法的改进中,实现模拟电路中运放的参数最佳。     

Combinatorial Optimization Based Analog Circuit Fault Diagnosis with Back Propagation Neural Network

Electronic components＇ reliability has become the key of the complex system mission execution. Analog circuit is an important part of electronic components. Its fault diagnosis is far more challenging than that of digital circuit. Simulations and applications have shown that the methods based on BP neural network are effective in analog circuit fault diagnosis. Aiming at the tolerance of analog circuit,a combinatorial optimization diagnosis scheme was proposed with back propagation（ BP） neural network（ BPNN）.The main contributions of this scheme included two parts：（ 1） the random tolerance samples were added into the nominal training samples to establish new training samples,which were used to train the BP neural network based diagnosis model;（ 2） the initial weights of the BP neural network were optimized by genetic algorithm（ GA） to avoid local minima,and the BP neural network was tuned with Levenberg-Marquardt algorithm（ LMA） in the local solution space to look for the optimum solution or approximate optimal solutions. The experimental results show preliminarily that the scheme substantially improves the whole learning process approximation and generalization ability,and effectively promotes analog circuit fault diagnosis performance based on BPNN.     

Analog Module Placement Design Using Genetic Algorithm

This paper presents a novel genetic algorithm for analog module placement based on a generalization of the two-dimensional bin packing problem. The genetic encoding and operators assure that all problem constraints are always satisfied. Thus the potential problems of adding penalty terms to the cost function are eliminated so that the search configuration space is drastically decreased. The dedicated cost function is based on the special requirements of analog integrated circuits. A fractional factorial experiment was conducted using an orthogonal array to study the algorithm parameters. A meta-GA was applied to determine the optimal parameter values. The algorithm was tested with several local benchmark circuits. The experimental results show that the algorithm has better performance than the simulated annealing approach with satisfactory results comparable to manual placement. This study demonstrates the effectiveness of the genetic algorithm in the analog module placement problem. The algorithm has b     

引入演化效率因子的演化算法设计

随着电子芯片技术的发展，电路系统不断向高集成度和智能化发展。在复杂电磁场环境的各种干扰下，对信息化电子系统的稳定性和可靠性要求越来越高，电子系统的可靠性及自主容错能力成为电路设计所面临的新挑战。为提高恶劣情况下电路的抗干扰能力，提出将分析得到的演化效率因素作为算法的影响因子，引入到演化算法的适应度函数中，对算法进行提高和改进。研究结果表明，在单点短路和断路故障仿真实验中，引入演化效率因子的演化算法的平均无故障概率分别为0.754和0.853。与传统的演化算法相比，两者分别提高了16.4%和14%；与自适应算法相比，两者分别提高了6.7%和5%，证明在受扰或局部损伤的情况下，引入演化效率因子能够有效提升电路系统的鲁棒性及容错抗扰能力。研究结果对改进电路设计的强化及完善有一定的参考价值。     

一种新型电荷放大器的设计方法与电路

介绍了一种新的电荷放大器的方法和电路。该电路主要由电流转换电路、恒流源电路、积分电路、模拟开关电路等组成,其突出特点是转换速度快、电路简单及输人信号范围大,适合构建成多路,在传感器测量系统中有着广泛地应用前景。     

基于符号分析法的CMOS模拟单元电路自动优化技术

在CMOS单元电路自动优化中提出了一个新的设计方法。此方法采用符号分析技术自动生成描述电路性能的精确解析方程,进而将性能符号方程作为遗传优化算法中的评价电路性能的准则。对于固定拓扑的电路,遗传优化算法通过寻优过程产生满足性能约束的电路设计参数集,从而实现设计者所希望的设计目标。实际电路的优化结果表明此方法能较好地满足性能要求,同时所需的设计时间较短,从而说明该方法是一个具有灵活性和可靠性的设计方法。     

高压大容量STATCOM逆变桥缓冲电路的优化设计

提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的缓冲电路优化方法。该方法依据缓冲电路的工作原理将优化设计目标设定为求解三个目标函数的问题,并通过计算关断过程中总损耗最小,进而求得各优化目标的值。最后,以ST1500GXH24型注入增强栅晶体管(IEGT)为例,在PSIM软件中进行仿真验证。结果表明,布谷鸟寻优算法搜索到的最优参数使功率器件表现出了良好的性能。     

典型模拟电路性能退化仿真技术研究

为解决典型模拟电路在设计阶段可能引入的性能退化问题,通过分析国内外电路虚拟验证技术研究进 展,并针对引起模拟电路性能退化的HCI( Hot Carrier Induced) 、NBTI( Negative Bias Temperature Instability) 、 TDDB( Time Dependent Dielectric Breakdoun) 等机理模型进行深入研究,开展了性能退化仿真流程模型设计、 失效物理模型推导建立及模型参数提取3 项关键工作。基于上述关键技术研究,选取典型模拟运算放大器, 采用Cadence spectre 软件开展了性能退化仿真研究。最终得出器件在25 ℃下,工作2 年和10 年后的性能退化 情况,验证了该仿真方法的可行性。该结论可在模拟电路设计阶段,为其设计改进工作提供初步支撑。     

Image boundary extraction based on island model genetic algorithms for integrated circuit defect detection

The integrated circuit chip with high performance has a high sensitivity to the defects in manufacturing environments. When there are defects on a wafer, the defects may lead to the degradation of chip performance. It is necessary to design effective detection approaches for the defects in order to ensure the reliability of wafer. In this paper, a new method based on image boundary extraction is presented for the detection of defects on a wafer. The method uses island model genetic algorithms to perform the segmentation of wafer images, and gets the optimal threshold values. The island model genetic algorithm uses two distinct subpopulations, it is a coarse grain parallel model. The individuals migration can occur between the two subpopulations to share genetic materials. A lot of experimental results show that the defect detection method proposed in this paper can obtain the features of defects effectively.     

遗传算法(GA)在直齿轮设计中简单应用

遗传算法进行机械零件优化设计能准确、快速得出结论.利用matlab自带的强大的遗传算法功能,对典型的机械零件--直齿轮进行了优化设计.计算机模拟计算后结果较以往经验值有很大的改进,从而证明遗传算法在机械优化设计中具有很大的优越性.