集成电路分析中的非线性模型降阶方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61006030
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0402.集成电路设计
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

集成电路分析是集成电路性能分析与优化的基础。本项目针对当前模型降阶理论发展中非线性电路模型降阶这个瓶颈问题开展研究。针对非线性模型降阶的线性化及投影降阶两个方面,研究基于晶体管级/子电路级的分段线性化方法,扩大分段线性模型覆盖的状态空间范围,减少分段线性模型对于"训练"输入的依赖;研究基于小波的时域非线性模型降阶方法,研究基于压扩技术及自适应技术的小波时域非线性降阶及精度控制方法,提高非线性电路模型降阶的时域逼近精度,解决现有频域非线性模型降阶算法在时域逼近精度较低的问题。本项目研究不仅对解决集成电路分析中的非线性模型降阶的实际问题具有现实意义,也将进一步推动非线性模型降阶理论的发展。

结项摘要

本课题主要围绕非线性电路的模型降阶方法展开,研究了非线性电路晶体管级/子电路级分段线性化投影模型方法、时域模型降阶方法、非线性系统及具有大量端口互连电路混合系统的模型降阶等问题,完成了预期的研究内容。提出了非线性系统中具有大量端口互连电路系统的模型降阶方法,获得的降阶模型比基于消去的降阶方法更为稀疏,仿真速度更高,且保证了降阶系统的可实现性。提出了非线性电路子电路级分段线性化投影模型方法,极大减少了轨迹展开的展开点数,降低了模型复杂度,实现了晶体管级及子电路级降阶模型的复用。提出了基于时域梯形差分的时域模型降阶方法,相比现有的时域模型降阶方法,计算复杂度大大降低,精度更高。本项目还将模型降阶方法应用于工艺偏差下电源地网络降阶分析,提高了分析效率。此外,本项目还针对纳米尺度集成电路的热分析问题及光刻热点分析问题开展了研究工作,提出了集成电路的并行热分析方法及集成电路光刻热点分类方法。至结题时,共发表论文9篇,其中SCI 检索3篇、EI 检索6篇、ISTP 检索2篇,其中包括集成电路EDA 领域最好的国际会议IEEE/ACM Design Automation Conference(DAC)论文2篇,IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems、IEICE - Transactions on Electronics以及COMMUNICATIONS IN COMPUTATIONAL PHYSICS论文各1篇。已获得国家发明专利3项,申请国家发明专利5项。具有大量端口互连电路系统的模型降阶方法已经集成到了北京华大九天软件有限公司的电路仿真工具aeolus中,并向客户推广应用。获上海市自然科学一等奖1项,培养博士生2名,硕士生8名。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(1)
并行空间自适应多重网格集成电路热分析方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卢章疑;杨帆;曾璇
  • 通讯作者:
    曾璇
互连线高效时域梯形差分模型降阶算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯丽敏;杨帆;曾璇
  • 通讯作者:
    曾璇
一种高效的模拟波形数据压缩方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    复旦学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘毅;杨帆;曾璇
  • 通讯作者:
    曾璇
Stochastic Non-homogeneous Arnoldi Method for Analysis of On-Chip Power Grid Networks under Process Variations
工艺变化下片上电网分析的随机非齐次 Arnoldi 方法
  • DOI:
    10.1587/transele.e94.c.504
  • 发表时间:
    2011-04
  • 期刊:
    IEICE - Transactions on Electronics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gui, Zhihua;Yang, Fan;Zeng, Xuan
  • 通讯作者:
    Zeng, Xuan
互连线高效时域多步积分模型降阶算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    复旦学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭倞;杨帆;曾璇
  • 通讯作者:
    曾璇

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    张华伟

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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