基于BSG模型的BBL布局

布局是VLSI物理设计的关键步骤之一.对于一般的BBL布局,一个基本问题是如何对布局问题的解进行有效的表示,文献[1]提出了BSG模型并对non-slicing结构的BBL布局进行了成功的表示.文章对BSG模型进行了研究和实现,并在用模拟退火算法实现过程中进行了搜索策略的改进,得到了较好的实验结果.     

自组织神经网络在时延驱动的MCM系统划分中的应用

ＭＣＭ是 的一种新技术,划分是ＭＣＭ设计中极其重要的一个环节,本文应用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织神经网络求解以面积和时延为约束的,以芯片之间的边线代价和系统时钟周期为优化目标ＭＣＭ系统 发问题,算法用单元之间的联接度和组合逻辑单元的内部时延表示直接相联单元间的相似性,并应用模糊相似性变换建立间接相联单元间的相似性,算法将各单元映射到二维平面上,对应一个或者多个神经元,学习过程是通过单元之间有协作的移动,     

钟形壳零件环料冷挤压的工艺研究

采用刚塑性有限元模拟与试验相结合的方法,对环料成形钟形壳零件的冷挤压工艺进行研究。通过调整坯料形状、模具结构和成形工艺参数,解决成形工艺试验过程中出现的塌角、壁厚差、拉裂等问题,得到了优化的冷挤压成形工艺,以低能、省料、高效的方式,获得了高尺寸精度和良好力学性能的冷挤钟形壳零件。试验研究表明:在坯料上预设凸块进行补偿,可有效解决杯形件口部的塌角缺陷;通过芯杆约束环料内侧面的变形,可以消除自由成形时对反挤的牵制作用;优化坯料形状和模具尺寸,通过给变形材料附加压应力,适当调整润滑和退火参数,可以获得利于材料流动的变形条件,从而有效改善挤压塑性。     

基于BSG的时延驱动布局

本文采用BSG (bounded slicing grid) 结构对时延驱动 (timing driven) 或称为性能驱动 (performance driven)布局问题进行了研究和实现,此算法是一种Non-slicing的面向路径的时延优化BBL (Building Block Layout),算法思路简洁,易于实现,实验效果令人满意。     

城市远郊区县燃气供应模式的研究

系统分析了远郊区县地区各燃气供应模式的工艺流程及设备选择过程,运用整数线性规划建立各燃气供应系统的优化配置模型,在优化配置的基础上进行经济性分析,从资源节约角度研究不同燃气供应方式的经济性随供气规模和运距的变化情况,以北京市远郊区县为例进行了分析,提出了与远郊区县配套的燃气供气模式。     

用神经网络求解时延、功耗和连线三重驱动的布局问题

本文应用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织神经网络求解时延、功耗和连线三重驱动的门阵列布局问题．算法用自组织学习算法和分配算法确定关键单元的位置,用迭代改善的方法确定非关键单元的位置,从而获得关键线网最短、散热大的单元离得尽可能远并且单元连线总长尽可能短的布局．本文还介绍了面向线网和功耗的样本矢量的概念,与面向单元的样本矢量相比,面向线网和功耗的样本矢量不仅可以直接处理多端线网,而且能够描述时延信息和热信息．实验表明这是一种有效的方法