Способы хранения знаний для задачи компиляции схемотехнических решений

Постоянное увеличение темпов развития микроэлектроники требует максимальной автоматизации процесса проектирования. Одним из способов решения данной проблемы является применение экспертных систем. Качество их работы зависит от способа представления знаний. Среди основных способов представления знаний можно выделить следующие: продукционная модель, семантические сети, сценарии, фреймы, концептуальные графы, формальные логические модели. Выбор одного из перечисленных способов представления знаний зависит от вида представляемых знаний.

Знания делятся на глубинные и поверхностные. Также необходимо учитывать, какие алгоритмы будут использоваться для обработки этих знаний. Продукционная модель обладает хорошей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений, а также простотой механизма логического вывода. Используя продукционную модель можно производить прямой (от данных к цели) и обратный (от цели к данным) вывод в базе знаний. Существует большое количество промышленных экспертных систем в которых продукционная модель подтвердила свою эффективность. Поэтому в качестве способа представления знаний системы компиляции схемотехнических решений решено выбрать продукционную систему. В результате использования продукционной модели для получения полноценной экспертной системы необходимо добавить алгоритм вывода. Существует языки логического вывода, которые содержат в себе данный алгоритм, например Пролог. Используя его совместно с базой знаний, можно создать экспертную систему с достоинствами продукционной модели. Используя ее для задач САПР можно создать систему компиляции схем.

Унифицированная форма представления проектных данных для этапов логического и схемотехнического проектирования

В настоящее время при разработке ИС важна скорость проектирования на логическом и схемотехническом этапах. Поэтому ценной является возможно сть достичь на этих этапах при первой же Итерации временных характеристик, определённых в ТЗ. Интеграция чо ического и схемотехнического этапов проектирования позволяет проектировщику получать значительно более точные, полные и адекватные результаты верификации, чем при моделировании только на логическом уровне. Для такой интеграции желательно иметь N инфицированную форму представления проектных данных. В данной работе предлагается подход к созданию базы проектных ЦЕННЫХ интегрированного САПР на основе известной идиомы «gem and fccets» («кристалл и грани») .

Эта идиома предполагает создание • лицею набора данных и организации раздельных интерфейсов к этим .инмм для каждого клиента. Приложение этой идиомы к проектным л.ннмм интегрированной САПР состоит в создании единого описания объекта проектирования, и предоставления логической и » ммотехнической компонентам САПР интерфейсов к этим данным, • чи-рирующих понятиями, «родными» для этих компонентов. С помощью данного подхода возможно создание на одном этапе Проектных данных и установление между ними различных видов связей (например, зависимости или взаимного соответствия данных), таким Образом, что программное обеспечение на другом этапе будет способно .«и юматически воспринимать эти данные и использовать такие связи.

Применение предлагаемого подхода рассматривается на примере ыповления взаимосвязей, позволяющих непосредственно в процессе ни ического проектирования вычислять точные схемотехнические Мраметры элементов и межсоединений, учитываемые при логическом ЮДелировании цифровой схемы. В результате значительно повышается орость и успешность разработки. Возможно дальнейшее расширение этого подхода для включения в Интеграцию САПР и унификацию данных иных этапов проектирования. Предложен маршрут создания логических элементов на основе пучков однослойных углеродных нанотрубок. Проводились измерения и анализ основных характеристик логических элементов реализующих функцию статического ключа с линейной нагрузкой. Для создания транзистора использовалась схема, состоящая из золотых электродов на поверхности SI02. Легированная кремниевая подложка выполняла роль затвора. Нанотрубки высаживались на породы из раствора изопропилового спирта.

При приложении к затвору положительного смещения сопротивление пучка увеличивается, что свидетельствует о преобладании механизма дырочной проводимости. Для реализации логического элемента, работающего с линейной нагрузкой, к транзистору последовательно был подключён внешний нагрузочный резистор сопротивлением RH = 410 Мом. Сток транзистора подключён к потенциалу источника питания Еип, когда свободный контакт резистора заземлён. В отсутствии управляющего напряжения на затворе (U3=0B) транзистор находится в открытом состоянии. При этом его проводимость намного превышает проводимость нагрузочного резистора и почти всё приложенное напряжение от источника падает на сопротивлении, что соответствует высокому потенциалу на выходе элемента. При постепенном увеличении напряжения на затворе, сопротивление канала пучка нанотрубок возрастает и может стать много большим сопротивления нагрузочного. Ток в цепи минимален, и на выходе присутствует остаточный минимальный потенциал. В жепериментах было получено несколько передаточных характеристик, для различных значений напряжения питания схемы. Наилучшим коэффициентом передачи К= 0.75 обладает схема с питанием Ет= 4 В.

Исследование систем холтеровского мониторирования в одномерных волноводах

Целью проекта является сравнение различных алгоритмов и методик построения цифровых фильтров на базе цифровых сигнальных процессоров (DSP) и практическое применение полученных результатов в снижении шумов систем охлаждения вычислительных комплексов. Основное внимание уделено экспериментальным исследованиям и разработке системы снижения широкополосного низкочастотного шума в одномерном волноводе.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: рассмотрены существующие на сегодняшний день средства активной борьбы с шумом, проанализированы физические принципы распространения акустических волн в одномерном волноводе, синтезирована структурная схема адаптивной системы активного гашения (АСАГ) с аппаратным выделением сигнала ошибки гашения, исследованы математические модели и алгоритмы управления АСАГ, обоснована возможно сть применения для построения АСАГ средств цифровой обработки сигналов, реализован блок управления системой на базе отладочного комплекта ADSP-21061, создано программное обеспечение блока управления системой гашения, произведён анализ зависимости эффективности компенсации от используемых алгоритмов. Также немаловажным результатом является созданная в рамках проекта библиотека вычислительных модулей, реализующих различные адаптивные алгоритмы, что соответствует концепции бурно развивающегося сейчас направления построения P модулей (ntellectual Property Cores). Это позволяет реализовывать в короткие сроки мобильные, гибкие и эффективные системы управления, в том числе и активного управления волновыми полями, к которым относится построенная система активного гашения шума в одномерном волноводе.

Компьютерное моделирование структуры дисперсных проводящих сред

В производстве некоторых компонентов электронной техники используются дисперсные проводящие среды, содержащие различные по проводимости компоненты. Для теоретического прогнозирования свойств таких сред используются компьютерные модели. Одной из задач является моделирование структуры проводящей дисперсной среды. Простейшей структурой является простая кубическая, соответствующая значению координационного числа z = 6. С другой стороны, экспериментально установлено, что наиболее вероятное значение координационного числа z случайно упакованных гранул лежит в интервале 6-^8. Для исследования влияния значения координационного числа на величину проводимости в данной работе рассмотрены модели материала, соответствующие значению z = 6 (простая кубическая) и z = 8 (элементарная ячейка имеет вид октаэдра). Сравнение результатов расчета показало, что в интервале относительных плотностей материала, представляющем практический интерес, результаты двух моделей отличаются не более, чем на 5%. Этот факт дает основание при моделировании дисперсного материала для расчета его проводимости использовать более простую кубическую модель. При моделировании дисперсного материала для расчета его проводимости возникает необходимость выбора наименьшего структурного элемента.

Простейшая элементарная кубическая ячейка содержит две частицы на ребре. Для обоснования предположения о том, что данный структурный элемент адекватно описывает свойства дисперсного материала, рассмотрены три типа элементарных кубических ячеек: содержащих две частицы, три частицы и четыре частицы на ребре. В результате компьютерного моделирования получены наиболее вероятные значения электропроводности элементарной ячейки. Удельная электропроводность дисперсного материала определяется на основании проводимости элементарных ячеек. Сравнение относительных удельных прово-димостей дисперсного материала, полученных по трем указанным моделям, свидетельствует о том, что ячейка, содержащая две частицы на ребре, адекватно описывает свойства всего дисперсного материала.

Имитационная модель процессов электропроводности в толстопленочных резисторах

Задать величину сопротивления резистора (R) при проектировании ГИМС равной номинальному значению можно двумя путями: при данном удельном сопротивлении (ра) резистивной пленки R рассчитывают через коэффициент формы (кф), либо изменением рп пленки, что достигается вариацией соотношений проводящей и диэлектрической фаз в резистивной пасте. Обычно имеют место оба способа, так как диапазон изменения как кф, так и рп имеет свои ограничения. Однако, от состава резистивной пасты зависит, например, величина ТКС. Степень такого влияния предсказать сложно, а применение тест-плат значительно удорожает производство и не раскрывает внутренних причин брака.

Разработаны алгоритмы. Это сделало возможным имитировать взаимодействие отдельных конечных элементов модели (металлических гранул) в диэлектрической матрице, которая в этом случае играла роль каналов, связывающих их в процессе протекания тока при приложении внешнего напряжения, и с высокой досто верностью и точностью приблизить численное моделирование к условиям физического эксперимента.