聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用

2021年6月15日 15:36
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在產品設計過程中，需要對產品進行優化設計，在滿足設計標準的前提下使得產品的性能最為優秀。反復手動調整產品的設計再驗證尋找最優方案的過程，驗證迭代多次，耗時較長，重復工作量也較為龐大。因此我們在設計過程中通過引入智能算法，利用數字化手段完成智能迭代尋優過程，可以避免重復勞動力、縮短產品設計周期，提高產品的設計效率。

聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖1

本文以芯片熱仿真分析為例，介紹改進Taguchi優化算法在實際工程中的成功應用。通過對Taguchi優化算法的改進，引入新解的鄰域隨機生成機制和充分的內循環搜索機制，將概率隨機策略引入到Taguchi優化算法中，較高程度避免陷入局部最優，從而高效的獲得全局最優解。

一
幾何建模



首先為PCB板上三個芯片中施加發熱功率載荷，在PCB板底部和芯片周圍施加換熱邊界條件。計算三個芯片在正常工作下，整個結構及PCB板的最高溫度。

聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖2
聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖3

二
優化流程



然后為6個發熱芯片布置位置參數，生成設計模型，然后施加載荷進行熱仿真分析計算，得到結構最高溫度，進而進行最優方案判斷，輸出最優設計。

聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖4

三
優化算法 （改進Taguchi算法優化算法）



Taguchi優化算法是基于正交表對參數組合進行實驗和循環迭代并不斷縮小級差，使得用于比較的級階逐漸向上一次迭代中的最優級階靠近，并最終收斂于最優值的過程。

將具有現代智能優化算法特點的兩個操作引入到基本 Taguchi 優化算法中，完善基本 Taguchi 算法的不足：

  • 引入新解的鄰域隨機生成機制。通過上一代最優解，以正態分布概率隨機產生下一代正交矩陣參數范圍

聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖5

  • 引入充分的內循環搜索機制。在每次迭代的鄰域范圍內進行多次基于 OA 正 交實驗的抽樣比較，內循環越多，該次迭代鄰域內搜索得到的“最優解”可信度 就越高。


聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖6

與目前常用的遺傳算法和模擬退火算法等優化算法相比，改進Taguchi優化算法表現出了以下優點：

  • 應用簡單

  • 有效降低實驗次數

  • 快速的收斂速率

  • 解的全局最優性

  • 最優解與優化的初始參數高度非相關

  • 引入隨機機制，較高程度避免陷入局部最優

  • 引入充分的內循環搜索機制提高最優解可信度

Ackley 函數，Ackley函數是峰、谷相互交替函數， 但函數值變化不劇烈，整體朝全局最小值方向下降趨勢明顯，較易于收斂。此測試函數的 2D 視圖和等高線如下圖。
聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖7
聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖8
聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖9


四
優化算法應用



應用安世亞太自主開發的Hysim聯合仿真分析平臺，通過封裝集成優化算法，對芯片熱仿真分析流程進行迭代優化，最終找到最佳PCB設計。
聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖10
智能算法應用介紹

利用智能化算法可以協助設計工程師快速、智能的尋找出最優設計點，深度剖析實驗設計算法、代理模型算法、優化算法等算法的原理，并深入探討各類智能算法在產品敏感性分析、置信度評估、模型修正、迭代優化等方面的應用。智能算法已在航空、航天、船舶、電子、核能等領域取得了成功的應用。

聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖11 聯合仿真實現芯片熱仿真分析流程迭代優化應用的圖12
智能優化技術框架及應用案例
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