导读:本文包含了参数成品率论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:成品率,参数,建模,光刻,近邻,稀疏,版图。
参数成品率论文文献综述
李鑫,孙晋,肖甫[1]（2017）在《基于弹性网稀疏表示的芯片参数成品率估算方法》一文中研究指出当前集成电路芯片参数成品率估算通常预设大量扰动基函数进行芯片性能模型构建,易造成成品率估算方法复杂度过高.而若随意减少扰动基函数数量,则极易造成成品率估算精度缺失.针对此问题,本文提出一种芯片参数成品率稀疏估算方法.该方法首先根据工艺参数扰动建立具有随机不确定性的漏电功耗模型;然后按照关键度高低,利用弹性网自适应选取关键扰动基函数对漏电功耗模型进行稀疏表示建模;最后,利用贝叶斯理论及马尔科夫链方法对漏电功耗成品率进行估算.实验结果表明,该方法不仅可以使所构建的漏电功耗模型具有一般性和稀疏性优点,而且能够对漏电功耗成品率进行准确估算,与蒙特卡罗仿真结果相比估算误差不超过5%.同时,相较于蒙特卡罗采样,该方法还可以大幅减少算法仿真时间,具有更好的仿真效率.(本文来源于《电子学报》期刊2017年12期）
李鑫,唐洁,肖甫[2]（2017）在《基于Copula理论的芯片多元参数成品率估算方法》一文中研究指出当前芯片参数成品率研究主要局限于单一性能指标成品率估算或对多个单性能指标成品率进行均衡优化.针对此类方法易造成参数成品率缺失的问题,本文提出一种基于Copula理论的芯片多元参数成品率估算方法.该方法首先针对漏电功耗及芯片时延性能指标,构建具有随机相关性的漏电功耗及芯片时延模型;然后利用鞍点线抽样方法对漏电功耗及芯片时延的边缘分布概率进行求解;最后根据Copula理论得到准确的芯片多元参数成品率估算结果.仿真结果表明,相较于蒙特卡罗仿真,本文方法具有较高的仿真效率,仿真时间减少了12%以上,而且在不同国际电路与系统研讨会(International Symposium on Circuits and Systems,ISCAS)基准电路下,该方法与蒙特卡罗仿真结果的相对误差均保持在9%以内,能够在任意性能指标约束下,对芯片多元参数成品率进行有效估算,可为芯片设计人员提供同时考虑多个性能指标的参数成品率信息.(本文来源于《电子学报》期刊2017年09期）
李鑫,孙晋,肖甫,田江山[3]（2016）在《基于工艺参数扰动的IC参数成品率多目标优化算法》一文中研究指出在芯片制造工艺中,参数扰动影响了集成电路(Integrated Circuit,IC)成品率,使不同参数成品率间存在着此消彼长的相互制约关系,而目前IC参数成品率优化算法却主要局限于单一优化目标问题.本文提出一种基于工艺参数扰动的参数成品率多目标优化算法.该算法针对漏电功耗成品率及芯片时延成品率,首先构建具有随机相关性的漏电功耗及芯片时延统计模型;随后根据其相互制约特性建立基于切比雪夫仿射理论的参数成品率多目标优化模型;最后利用自适应加权求和得到分布均匀的帕雷托优化解.实验结果表明,该算法对于具有不同测试单元的实验电路均可求得大约30个分布均匀的帕雷托优化解,不仅能够有效权衡多个优化目标间的相互制约关系,还可以使传统加权求和优化方法在帕雷托曲线变化率较小之处得到优化解.(本文来源于《电子学报》期刊2016年12期）
Xin,LI,Jin,SUN,Fu,XIAO[4]（2016）在《考虑设计参数扰动的芯片多元参数成品率预测算法（英文）》一文中研究指出随着芯片制造工艺的进步,工艺参数、供电电压及片上温度(Process,voltage,and temperature,PVT)等设计参数扰动已成为芯片设计过程的棘手问题,其所产生的性能指标间相关性将导致芯片参数成品率显着下降。但是,当前芯片参数成品率预测算法主要局限于单一性能指标成品率预测或对多个单性能指标成品率进行均衡优化,而不能同时针对多个性能指标约束进行多元参数成品率预测,易造成参数成品率精度缺失。基于以上问题,本文将多个性能指标同时作为约束条件,提出一种芯片多元参数成品率预测方法。该方法首先考虑PVT参数扰动,利用自适应弹性网(Adaptive elastic net,AEN)对芯片性能指标进行建模。然后,基于乘法定理及马尔科夫链蒙特卡罗法,通过求解累积分布函数(Cumulative distribution function,CDF)对单一性能指标的芯片参数成品率进行预测。最后,同时考虑多个芯片性能指标约束,根据Copula方法准确预测芯片多元参数成品率。实验结果表明,本文方法可以在指定性能指标约束下对芯片多元参数成品率进行有效预测,并可为芯片设计人员提供任意性能指标约束下的多元参数成品率预测曲面。(本文来源于《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》期刊2016年12期）
刘征,徐晓滨,文成林[5]（2016）在《基于置信规则库推理的电路参数成品率估计与中心值设计方法》一文中研究指出将电路仿真与主观设计经验相结合,建立成品率估计的置信规则库(BRB)推理模型,该模型不仅可建模输入电路参数变量与输出参数成品率之间复杂的非线性关系,且能通过证据推理(ER)过程,给出不同输入下输出成品率的估计值.利用BRB推理模型可代替电路仿真,利用较少的计算量快速地估计出满足约束条件的中心值设计区域.所提方法与传统基于蒙特·卡罗的统计性方法和基于可接受域几何逼近的确定性方法相比,其不再只给出单个满足要求的中心值,而能够给出整个中心值设计区域,且不受特定电路性能函数形式的约束,具有计算速度快、模型参数物理意义明确便于理解等优点.以高速铁路轨道电路成品率估计与中心值设计为例,验证了所提方法的有效性.(本文来源于《上海应用技术学院学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
韩晓霞,韩雁[6]（2015）在《填充辅助多晶硅图形的参数成品率版图优化》一文中研究指出在纳米工艺下,为了更好地抵抗工艺波动的影响,减小位于标准单元边界处的MOS管沟道长度随聚焦误差引起的变化,提出在现有版图基础上在两相邻标准单元间填充最优辅助多晶硅图形的版图优化方式以提高芯片的参数成品率.通过修改所填充的辅助多晶硅图形的线宽、线间距以及线条数的特征属性,利用光刻仿真得到针对不同多晶硅特征图形的最优辅助多晶硅图形,由此构建一个查表模型.在现有版图基础上,对位于标准单元边界处的各个MOS管提取出其相应的多晶硅特征图形,并利用所提取出的特征图形查找查表模型分别得到最优的辅助多晶硅图形,根据版图设计规则将辅助多晶硅图形填充至两相邻标准单元之间.分别对测试版图优化前后进行光刻仿真分析,结果表明:采用所提出的版图优化方法在不影响位于标准单元内的MOS管的多晶硅线宽变化前提下,位于标准单元边界的MOS管的多晶硅线宽变化量从版图优化前的10.58nm降低至4.79nm.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2015年12期）
梁涛[7]（2013）在《模拟集成电路性能参数建模及其参数成品率估计算法的研究》一文中研究指出随着集成电路设计向系统集成的方向发展，落后的模拟集成电路设计自动化水平已成为制约数模混合系统发展的瓶颈。电路优化技术是实现模拟集成电路设计自动化的重要手段，而基于电路性能参数模型的电路优化更是这一技术发展的核心。现有的建模技术要么是以器件尺寸作为变量从而使电路优化深受初始点的影响，要么无法反映电路原理且与设计习惯不符从而无法得到大范围的推广应用。参数成品率（以下简称为成品率）的估计是否符合实际情况是成品率优化能够成功实现的基础，同时也是合理选择供应商或制造厂家的关键所在。成品率估计的核心问题是用尽量少的电路仿真次数最大可能的提高成品率估计的精度。当面对已剔除不合格品的截尾数据样本时，传统的成品率估计方法不再适用，因此如何识别截尾数据并快速准确地估计这一特殊条件下的成品率，是一个急待解决的问题。本文深入研究了电路性能参数建模与参数成品率估计这两个模拟集成电路设计自动化及其成品率优化的关键问题，具体的研究内容包括以下几点：1.在分析了模拟电路设计的特点及其对器件模型要求的基础上，本文提出了一种直流工作点驱动MOS器件参数宏模型。该模型以直流工作点和MOS管沟道长度作为输入参数，小信号参数和宽长比作为模型的输出。在宏模型建立的过程中，径向基函数被用来对分散的多元数据进行插值。这些数据是由根据深亚微米MOS器件的工作特性为其制定的数据采集方案所产生的。该模型与普通的器件模型一样具有可移植可复用的特点，符合电路设计者的使用习惯。运用这种宏模型可以将电路自动偏置在指定的直流工作点上，且该过程无需做仿真迭代；同时模型的输出可达到BSIM3v3级模型的输出精度水平。将该模型运用在电路设计中可以获得良好的效果。2.电路性能参数模型可分为基于原理的性能方程和基于仿真的宏模型，本文研究了使用MOS器件参数宏模型建立这两类性能模型的方法，并将它们应用于电路优化。通过实例对这两类电路性能模型的精度和泛化能力做了比较。文中以直流工作点和MOS管的沟道长度共同作为优化变量，可使电路优化的搜索空间更大，但变量数目过多也会影响优化算法的性能。为此本文提出了一种双层循环的电路优化模式，根据直流工作点和沟道长度各自的特点，将它们分别作为外层循环与内层循环的优化变量。这样内外层循环均可以使用较简单的算法在较少的迭代次数下达到最优，从而提高了寻优过程的效率。3.针对蒙特卡洛法和拟蒙特卡洛法存在的数据信息利用率低的问题，本文提出了一种基于数值积分的成品率估计方法。该方法通过直接在可接受域上对性能的联合概率密度函数作积分而获得成品率的估计。为此，性能的仿真数据须先经由Box-Cox变换转化为服从多元正态分布的数据。同时采用基于正交表的改进拉丁超立方体抽样方法对工艺扰动参数进行抽样，如此可大幅减小联合概率密度函数中分布参数的估计方差。由于该方法对数据信息的利用率较高，因此仅需较少的仿真次数便可获得较高精度的成品率估计，且无需建模，可用于多维非正态性能的成品率估计。文中对这一方法的原理作了详细的分析，并在多种样本量及成品率水平的组合下，与其他成品率估计方法做了比较，验证了该方法的优越性。4.分析了由截尾正态数据估计成品率的方法，比较了几种正态性检验法在识别单侧截尾正态样本时的功效。基于成品率与过程能力指数的关系构造了一种经验公式，当合格样品的性能数据服从单侧截尾正态分布时，可由截尾样本均值和标准偏差直接计算成品率。该经验公式利用极其简单的运算就可取得与极大似然法几乎完全相同的精度。当满足一定的条件时，该方法也可用于双侧截尾正态样本的成品率估计。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2013-06-01）
荆明娥,李康,王俊平,郝跃[8]（2005）在《IC参数成品率全局优化的映射距离最小化算法》一文中研究指出提出了一种新的集成电路参数成品率的全局优化算法———映射距离最小化算法.该算法采用了均匀设计与映射距离最小的耦合优化,每次迭代模拟次数很少,优化过程明显加速.另外,给出了一种粗略估计空间点集均匀性的方法———k近邻密度估计,在有效时间内判断一个空间点集的均匀性.模拟结果表明,该算法对集成电路进行快速成品率优化设计及提高电路设计的稳定性具有较好的应用价值.(本文来源于《半导体学报》期刊2005年06期）
荆明娥[9]（2004）在《集成电路参数成品率的预测与优化技术研究》一文中研究指出本文对集成电路(IC)制造过程中的参数成品率问题进行了系统的研究，主要贡献和结果如下： 在中心值设计和容差分配的基础上，提出了一种IC参数成品率的中心值设计和容差分配的耦合求解最优化方法。该方法是针对容差，和中心值p~0进行耦合设计，即同时把标称值和容差作为参数进行优化设计。算法通过中心设计和容差分配两种情况交替偶合求解，最终收敛到最优的设计值。对于一个复杂的集成电路，如果设计者对其中的物理机理或内部结构不是很清楚时，通常很难得知可接受域的几何状态的信息，因此初始值和初始容差与最优解的差距可能较大。所选择的初始值可能根本不在可接受域内部，甚至可能相差很大，或者虽然在其中，但成品率却很低，对于这两种情况，该算法均可给出最优的设计值和容差值。 尽管Monte Carlo(MC)成品率估计有很多优点，但是效率比较低，收敛速度慢，针对这一点，本文提出了一种基于均匀设计抽样的参数成品率估计方法。由于均匀设计的“均匀的布满空间”特点，因此只需要采用很少的代表点就可以得到很有效的空间搜索和成品率估计，并且对统计变量的个数不敏感。但均匀性的理论并不是很完善。因为所有均匀表的产生方法都需要选择一些关键参数，而且均匀性的度量也很复杂。因此，即使用某种算法得到一个较大数目的均匀表(空间中一系列点的集合)，衡量它的均匀性也是一个难题。文中提出了一种粗略估计均匀性的方法—密度估计，它可以在有效时间内判断点集的均匀性。为说明均匀设计估计参数成品率的有效性，文中对均匀设计和目前流行的MC方法作了系统的比较。数值实例与电路实例表明该方法不失为一种有效的参数成品率估计和优化方法。 基于对集成电路分层成品率综合效益的考虑，提出了一种新型的效益优化模型。这种模型首先根据客户对产品性能的要求构造了一个综合性能指标函数，然后根据此函数，把电路的可设计参数、分几档、分档系数作为设计参数来建立模型。并针对此模型设计了一种算法，这种算法结合有效的抽样技术—均匀设计，在可设计域内均匀抽样，以获得最佳设计值。此方法具有收敛快，精度高的特点。 响应表面模型是不去考虑模型具体的物理本质、原理和过程而建立的一种参数和特性的简法对应关系。利用这种关系可以分析特性对参数的灵敏度和它们之间的相关性。因此一直是工艺优化和器件优化的主要手段。本文在均匀试验设计的基础上给出了一种基于均匀试验设计的电路响应表面模型，同时得到了该模型在VLSI集成电路参数成品率中的优化方法。本方法首先对电路的关键参数进行扫描，集成电路参数成品率的预测与优化技术研究确定电路功能满足基本性能时的参数变化范围。在此范围内，可对电路参数进行以数论方法为基础的均匀试验设计和建立响应表面。对拟合得到的响应表面模型进行CV拟合检验，求出最佳的电路设计值。本方法适用于集成电路的工艺、器件和电路级的模拟。 在集成电路的设计中，可接受域通常是在特性空间中定义的，但需要优化的是设计参数，设计空间中可接受域的确定是参数成品率优化的难点。本文提出了一种新的IC参数成品率的全局优化算法一映射距离最小化算法。该算法在参数优化设计过程中采用了均匀设计与映射距离最小的藕合优化。由于文中距离的定义在参数空间和特性空间建立了一个桥梁作用，使得设计者在参数空间就可以得出设计值距离最优值的距离和方向。因此，每次迭代的模拟次数可以大大减少，优化过程明显加速。模拟结果表明，该算法对集成电路进行快速成品率优化设计及提高电路设计的稳定性具有较好的应用价值。关键词:可制造性设计，成品率设计，参数成品率，全局扰动，容差域，可接受域，均匀抽样，均匀试验设计，正态分布，响应表面模型(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2004-12-01）
郝跃,荆明娥,马佩军[10]（2003）在《VLSI集成电路参数成品率及优化研究进展》一文中研究指出VLSI的参数成品率是与制造成本和电路特性紧密相关的一个重要因素 ,随着集成电路 (IC)进入超深亚微米发展阶段 ,芯片工作速度不断增加 ,集成度和复杂度提高 ,而工艺容差减小的速度跟不上这种变化 ,因此参数成品率的研究越来越重要 .本文系统地讨论了参数成品率的模型和设计技术研究进展 ,分析不同技术的特点和局限性 .最后提出了超深亚微米 (VDSM)阶段参数成品率设计和成品率增强面临的主要问题及发展方向(本文来源于《电子学报》期刊2003年S1期）
参数成品率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前芯片参数成品率研究主要局限于单一性能指标成品率估算或对多个单性能指标成品率进行均衡优化.针对此类方法易造成参数成品率缺失的问题,本文提出一种基于Copula理论的芯片多元参数成品率估算方法.该方法首先针对漏电功耗及芯片时延性能指标,构建具有随机相关性的漏电功耗及芯片时延模型;然后利用鞍点线抽样方法对漏电功耗及芯片时延的边缘分布概率进行求解;最后根据Copula理论得到准确的芯片多元参数成品率估算结果.仿真结果表明,相较于蒙特卡罗仿真,本文方法具有较高的仿真效率,仿真时间减少了12%以上,而且在不同国际电路与系统研讨会(International Symposium on Circuits and Systems,ISCAS)基准电路下,该方法与蒙特卡罗仿真结果的相对误差均保持在9%以内,能够在任意性能指标约束下,对芯片多元参数成品率进行有效估算,可为芯片设计人员提供同时考虑多个性能指标的参数成品率信息.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
参数成品率论文参考文献
[1].李鑫,孙晋,肖甫.基于弹性网稀疏表示的芯片参数成品率估算方法[J].电子学报.2017
[2].李鑫,唐洁,肖甫.基于Copula理论的芯片多元参数成品率估算方法[J].电子学报.2017
[3].李鑫,孙晋,肖甫,田江山.基于工艺参数扰动的IC参数成品率多目标优化算法[J].电子学报.2016
[4].Xin,LI,Jin,SUN,Fu,XIAO.考虑设计参数扰动的芯片多元参数成品率预测算法（英文）[J].FrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering.2016
[5].刘征,徐晓滨,文成林.基于置信规则库推理的电路参数成品率估计与中心值设计方法[J].上海应用技术学院学报(自然科学版).2016
[6].韩晓霞,韩雁.填充辅助多晶硅图形的参数成品率版图优化[J].浙江大学学报(工学版).2015
[7].梁涛.模拟集成电路性能参数建模及其参数成品率估计算法的研究[D].西安电子科技大学.2013
[8].荆明娥,李康,王俊平,郝跃.IC参数成品率全局优化的映射距离最小化算法[J].半导体学报.2005
[9].荆明娥.集成电路参数成品率的预测与优化技术研究[D].西安电子科技大学.2004
[10].郝跃,荆明娥,马佩军.VLSI集成电路参数成品率及优化研究进展[J].电子学报.2003
论文知识图
