[发明专利]一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法及系统有效

专利信息
申请号: 202011264447.1 申请日: 2020-11-12
公开(公告)号: CN112395807B 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 李楠 申请(专利权)人: 苏州浪潮智能科技有限公司
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06F30/394;G06N3/08
代理公司: 北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11638 代理人: 王新爱
地址: 215124 江苏省苏州*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 电容 进出 耦合 优化 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法,其特征在于,包括:

建立仿真模型;

采用BP神经网络并根据所述仿真模型建立回波损耗函数以及阻抗函数,调整回波损耗函数以及阻抗函数中的变量,使阻抗和回波损耗达到目标值;

阻抗和回波损耗达到目标值后,对过孔反焊盘挖空尺寸寻优,找出阻抗和回波损耗符合要求的过孔反焊盘挖空尺寸;

根据使阻抗和回波损耗达到目标值的变量以及符合要求的过孔反焊盘挖空尺寸设计链路;

所述使阻抗和回波损耗达到目标值包括以下步骤:

S101,根据输入输出变量确定BP神经网络中各层的神经元个数、各层神经元的传递函数以及训练用函数的名称,并使用BP神经网络进行仿真模型识别,模型识别后进行函数逼近得到回波损耗函数以及阻抗函数;

S102,BP神经网络对到回波损耗函数以及阻抗函数中的权值和阈值进行初始化;

S103,调整回波损耗函数以及阻抗函数中的权值和过孔到走线的距离,实现自适应调节,使阻抗和回波损耗达到目标值。

2.根据权利要求1所述的一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法,其特征在于:所述得到回波损耗函数以及阻抗函数包括确定阻抗和回波损耗的输入变量,根据输入变量通过BP神经网络得到回波损耗函数以及阻抗函数。

3.根据权利要求2所述的一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法,其特征在于:所述阻抗的输入变量包括钻孔尺寸、过孔焊盘尺寸、反焊盘尺寸及叠层材料介电常数、铜箔粗糙度、线宽、线距和过孔到走线的距离。

4.根据权利要求2所述的一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法,其特征在于:所述回波损耗的输入变量包括钻孔尺寸、过孔焊盘尺寸、反焊盘尺寸和损耗因子、线宽、线距和过孔到走线的距离。

5.根据权利要求1所述的一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法,其特征在于:所述对过孔反焊盘挖空尺寸寻优包括设置若干挖空尺寸不同的过孔反焊盘并测试若干挖空尺寸不同的过孔反焊盘的阻抗和回波损耗。

6.一种电容后过孔进出走线耦合的优化系统,采用权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,包括:仿真模块、神经网络模块以及寻优模块;

所述仿真模块建立仿真模型;所述神经网络模块使用BP神经网络并根据所述仿真模型建立回波损耗函数以及阻抗函数,根据所述回波损耗函数以及阻抗函数中的变量进行优化连接过孔和电容的走线,使阻抗和回波损耗达到目标值;所述寻优模块对过孔反焊盘挖空尺寸寻优,得到若干挖空尺寸不同的过孔反焊盘的阻抗和回波损耗,并找出阻抗和回波损耗符合要求的过孔反焊盘挖孔尺寸。

7.根据权利要求6所述的一种电容后过孔进出走线耦合的优化系统,其特征在于:所述神经网络模块包括训练模块、权值初始化模块以及网络仿真模块;

所述训练模块使用BP神经网络对所述仿真模型进行模型识别,模型识别后进行函数逼近得到回波损耗函数以及阻抗函数;

所述权值初始化模块初始化所述回波损耗函数以及阻抗函数中的权值和阈值;

所述网络仿真模块对BP神经网络中回波损耗函数以及阻抗函数中的变量进行调整并实现自适应调节,使阻抗和回波损耗达到目标值。

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