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公开(公告)号:CN119692280A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202410308621.X
申请日:2024-03-18
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/373 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体涉及一种基于贝叶斯神经网络的多环境角下的模拟电路良率优化方法。本发明使用贝叶斯神经网络(BNN)对多个环境角下的良率和标称性能进行同步建模,通过将BNN嵌入贝叶斯优化框架执行多环境角下的良率优化。本发明的BNN模型能更好地学习到不同环境角下的良率和性能之间的相关性,为良率及其不确定性提供了强大的建模能力,提高良率优化的效率。本发明与其他基线方法相比,在实现相同目标良率的情况下,可节省高达45.3%的电路仿真时间成本,在相同的电路仿真时间成本下,可得到更高良率的设计点,良率提高3.2%。
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公开(公告)号:CN103544332B
公开(公告)日:2017-05-31
申请号:CN201210246483.4
申请日:2012-07-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于半导体可制造性设计领域中针对铜互连哑元金属填充的技术,具体涉及一种考虑密度梯度约束的哑元综合优化求解方法。本发明方法在哑元综合过程中同时施加密度上下限约束和密度梯度约束,并且最小化哑元插入数量。本发明方法比较完整地考虑了哑元填充对化学机械抛光、光刻等工艺偏差的抑制作用。本发明方法基于覆盖线性规划、热点聚类分组及线性规划局部求解方法求解考虑梯度约束的哑元综合问题,将问题的时间复杂度降低为O(n2logn),和已有方法相比较好地实现了计算精度和执行效率的折中,为大规模哑元综合问题的求解提供了可行方法。
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公开(公告)号:CN106085070A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610537163.2
申请日:2016-07-11
Applicant: 复旦大学
IPC: C09D133/12 , C09D183/06 , C09D175/14 , C09D127/12 , C09D175/06 , C09D5/03 , C09D7/12
CPC classification number: C09D133/12 , C08K2201/011 , C08L2205/02 , C08L2205/025 , C08L2205/035 , C08L2205/18 , C09D5/032 , C09D5/033 , C09D7/61 , C09D7/62 , C09D7/63 , C09D7/65 , C09D7/70 , C09D175/14 , C09D183/06 , C08L33/12 , C08K9/06 , C08K3/36 , C08L83/06 , C08L27/12 , C08L83/04 , C08K13/02 , C08K2003/2241 , C08K3/346 , C08K2003/3045 , C08L75/06 , C08K9/02 , C08K7/20 , C08K9/04
Abstract: 本发明属于功能材料技术领域,具体为一种低表面能微纳米涂层材料及其制备方法。本发明将具有疏水特性的微纳结构复合微球、涂膜接触角大于90度的基体树脂、溶剂,粉体、助剂混合,采用共混法、原位乳液聚合法、原位溶液聚合法、原位缩合聚合法、原位加成聚合法等制备得到微纳米结构涂层材料;采用喷涂、刷涂、辊涂、光刻、蚀刻、3D打印、机械加工等方法,在0‑100℃干燥固化,将微纳米结构涂层材料涂覆在不同基材表面,获得具有沟槽结构的低表面能微纳米涂层。本发明制备工艺简单,涂层硬度高、耐水性好、对不同基材表面附着力强,可用于自清洁、减阻、降噪、防冰等功能材料。
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公开(公告)号:CN104834772A
公开(公告)日:2015-08-12
申请号:CN201510198979.2
申请日:2015-04-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于飞机设计技术领域,具体为一种基于人工神经网络的飞机翼型/机翼反设计方法。本发明方法包括:利用翼型/机翼PARSEC参数化方法重构翼型/机翼的表达方式,通过人工神经网络(ANN)算法,实现反设计技术。本发明撇开了传统的翼型/机翼设计繁琐而低效率的枚举-迭代方法(cut-and-try),直接建立翼型/机翼气动性能与翼型/机翼几何外形的关系,实现了基于人工神经网络的翼型/机翼参数化反设计。本发明特点:一是快速,十分适合于飞机的总体设计尤其是初始设计中;二是由于应用人工神经网络算法到位,使得产生的结果非常准确。
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公开(公告)号:CN102054089B
公开(公告)日:2013-08-21
申请号:CN201010510296.3
申请日:2010-10-18
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及针对工艺偏差影响下带有透明锁存器的数字集成电路进行速度分级的方法,包括:步骤1,计算带有透明锁存器的数字集成电路的最小时钟周期累计密度分布函数;步骤2,根据上述最小时钟周期累计密度分布函数采用贪婪算法来计算最优时钟周期等级分界点以最大化销售利润;步骤3,通过求解字母序二叉树带权最短路径问题确定时钟周期等级分界点的最优测试顺序以最小化测试成本,从而在同时考虑销售利润和测试成本的情况下,以低计算复杂度和高计算精度最大化集成电路的设计价值。
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公开(公告)号:CN102136449A
公开(公告)日:2011-07-27
申请号:CN201010100154.X
申请日:2010-01-22
Applicant: 复旦大学
IPC: H01L21/768 , H01L21/82 , G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于嵌套式准二阶随机配置法的工艺偏差下互连线寄生电容提取方法。该方法使用一阶嵌套式稀疏网格点来计算寄生电容的二阶Hermite随机多项式展开系数,利用一种误差校正技术来消除部分二次项的计算误差,从而得到工艺偏差下寄生电容的准二阶Hermite随机正交多项式模型。本发明对于包含d维随机变量的问题,使用的配置点个数为(2d+1),远远小于非嵌套式稀疏网格随机配置法中二阶Hermite随机多项式模型的配置点个数(2d2+2d+1),但能保持与非嵌套式稀疏网格随机配置法二阶Hermite随机多项式模型相当的精度。
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公开(公告)号:CN101996266A
公开(公告)日:2011-03-30
申请号:CN200910194421.1
申请日:2009-08-21
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属集成电路领域,涉及一种建立集成电路芯片内工艺偏差的空间相关性模型的方法。采用多测试芯片最大似然估计方法,提取空间相关函数的未知参数,建立片内偏差的空间相关性模型。该方法将所有测试芯片的似然函数相乘得到一个联合似然函数,通过对联合似然函数最大化求解获得参数值确定的空间相关函数,可直接用于工艺偏差的电路分析设计。在空间相关函数提取过程中,能处理片内偏差纯随机部分和测量误差的影响,显著提高提取结果的精度。并利用LU分解计算联合似然函数中对称正定矩阵的行列式对数,解决了直接计算时会出现的数值不稳定的问题。
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公开(公告)号:CN109992810A
公开(公告)日:2019-07-09
申请号:CN201810005018.9
申请日:2018-01-03
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,涉及一种基于无环约束半定规划松弛的模拟电路建模及优化方法,包括:步骤1,采用晶体管级仿真器得到训练样本;步骤2,建立满足无环图约束的电路性能稀疏多项式模型;步骤3,根据稀疏多项式模型将原始的模拟电路优化问题转化为半定规划松弛问题进行求解;步骤4,根据半定规划松弛结果计算得到原始电路设计参数的最优值。应用本发明的方法,能够在有限的内存资源和计算时间内,得到含有数十个设计参数的模拟电路的全局最优设计。
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公开(公告)号:CN106189631B
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201610537263.5
申请日:2016-07-11
Applicant: 复旦大学
IPC: C09D133/12 , C09D183/06 , C09D175/14 , C09D127/12 , C09D175/06 , C09D5/03 , C09D7/61 , C09D7/62 , C09D7/63 , C09D7/65 , B64C21/10 , B64C3/36 , B64D15/00
Abstract: 本发明属于机械设计技术领域,具体为一种基于微纳米涂层的飞机机翼延迟转捩方法。本发明通过在飞机机翼表面装配微纳米涂层,利用其低表面能特性,使得飞机机翼在飞行时边界层转捩延迟,实现表面层流浸润面积增大、湍流区域减小的目的。本发明采用数值和实验的手段研究微纳米涂层对边界层流动的影响机理,建立涂层设计方法,制备合适的微纳米涂层装配于飞机机翼表面。本发明可以减小飞机机翼表面摩擦阻力,降低湍流激励噪声,推迟边界层转捩的发生,扩大层流区域;同时利用低表面能微纳米涂层在化学性能上突出的高度热稳定性和化学惰性,减小水滴对飞机机翼的附着力,获得自清洁和防冰等多种综合效果。
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公开(公告)号:CN109145318A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201710454591.3
申请日:2017-06-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5081
Abstract: 本方法属于集成电路技术领域,涉及考虑重复单元相关性的系统失效率非线性估计方法,具体涉及一种考虑重复单元失效事件相关性的全系统失效率非线性快速估计方法,其包括步骤:估计低阶同步失效率;构造同步失效率的非线性模型,并根据已得到的低阶同步失效率,计算模型稀疏;根据非线性模型计算高阶同步失效率;和采用基于查找表的误差修正算法,根据同步失效率,估计全系统的失效率。经实验证实,应用本发明的方法,能够在进行系统性能的分析时充分考虑重复单元失效的相关性,并通过建立系统失效率的非线性模型,在不增加测试和计算成本的前提下,有效提高失效率的估计精度。
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