[发明专利]采用模糊遗传算法优化两层埋入式电阻布局的方法有效

专利信息
申请号: 201410606373.3 申请日: 2014-10-30
公开(公告)号: CN104331557B 公开(公告)日: 2017-11-07
发明(设计)人: 邓莉;李天明;黄春跃;张瑞宾;庞前娟;黄伟 申请(专利权)人: 桂林航天工业学院
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/12
代理公司: 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司45112 代理人: 巢雄辉
地址: 541004 广*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 发明的采用模糊遗传算法优化两层埋入式电阻布局的方法,包括对上下层电阻分别实施遗传操作,依次执行初始种群生成、交叉、变异和进化逆转操作,共用模糊逻辑控制器输出的交叉概率Pc和变异概率Pm,在计算适应度函数和局部灾变时,将两个种群作为整体进行评价及更新,种群更新后重新判断,满足条件则对种群实施局部灾变。与采用标准遗传算法进行热布局优化的方法相比,本发明在保持种群多样性及搜索全局最优解方面具有明显优势,且ANSYS温度场分布以及实验样板的热成像结果显示其最高温度及最大温差都有较大幅度降低。根据优化结果获得的两层电子元件热布局规则除适用于埋入式电阻,对其它电子元件的热布局设计也具有指导作用。
搜索关键词: 采用 模糊 遗传 算法 优化 埋入 电阻 布局 方法
【主权项】:
采用模糊遗传算法优化两层埋入式电阻布局的方法,包括:对上下层电阻分别实施遗传操作,依次执行初始种群生成、交叉、变异和进化逆转操作,共用模糊逻辑控制器输出的交叉概率Pc和变异概率Pm,在计算适应度函数和局部灾变时,将两个种群作为整体进行评价及更新,步骤如下:步骤1:上下层电阻采用随机方式生成初始种群;种群规模都设置为100;步骤2:将当前进化代数gen和最优适应度值未改变的次数num输入模糊逻辑控制器得到交叉概率Pc和变异概率Pm;各输入变量gen和num的模糊论域都归一化到[0,1]范围,输出变量Pc和Pm的论域分别为[0.7,1]和[0,0.3];各输入输出变量的隶属度函数都取为三角形隶属度函数,定义如式(1)所示,参数a、c分别对应三角形下部左右顶点,参数b对应三角形上部顶点;f(x;a,b,c)=0x≤ax-ab-aa≤x≤bc-xc-bb≤x≤c0c≤x---(1)]]>模糊逻辑控制器的输入、输出变量的语言值都设为三个,分别是S、M和B,对于输入变量gen,S代表进化早期,M代表进化中期,B代表进化后期;对于其它变量,S代表小,M代表中,B代表大;共有9条规则,写成条件语句的形式如下:if gen is Ai,and num is Bi,then Pc is Ci,then Pm is Di;其中i=1,2,…,9,Ai、Bi、Ci和Di分别是定义在gen、num、Pc和Pm论域上的模糊集;具体的模糊逻辑控制规则为:在进化早期,种群多样性较好,Pc和Pm随着num变化相应增大或减小;进化中期,种群多样性逐渐下降,对Pc和Pm赋值力度比早期偏大;进化后期,种群趋于收敛,为避免破坏已找到的最优解,对Pc和Pm的赋值力度比早期偏小;步骤3:分别对两个种群实施交叉操作;利用交叉概率Pc随机选择交叉区域,将待交叉个体的交叉区域互换后放置于个体前端,并把原个体中与交叉区域重复的编码删除;步骤4:分别对两个种群实施变异操作;利用变异概率Pm随机选择对换位置,并将该位置上的两个编码互换;步骤5:分别对两个种群实施进化逆转;将个体中随机选择的一段区间内的编码逆序排列,若逆转后的个体适应度值有提高则保留,否则无效;步骤6:将两个种群作为整体计算适应度函数值,并采用最优保存策略选择最佳个体;适应度函数定义为所有电阻温度的平均值:Ave=1MΣi=1MTi---(2)]]>式中M为基板中电子元件的总数,Ti为每一个元件在基板上的温度;且Ti=Tio+Σj≠iMTji---(3)]]>Tmax=c1+t+/2Bi  (4)Tji=c4K0(mD+),D+≥1  (5)其中,Tio为各电子元件的自身温度,Tji为某一元件j对元件i的贡献温度,Tmax为电子元件中心处的温度,以电子元件中心处的温度表示该元件温度,由式(4)可以求出各电子元件的自身温度Tio,由式(5)求出某一元件j对元件i的贡献温度Tji;D为距离变量,D+为无量纲距离D/R,用圆面积近似电子元件面积,圆半径W和H为电子元件的宽和高;t为芯片厚度,t+为无量纲芯片厚度t/R;其中h为热传递系数,k为导热性系数;C1和C4的表达式为:c1=-t+/2BiI0(m)+K0(m)I1(m)/K1(m),c4=-c1I1(m)K1(m),]]>Bi为毕奥数,I0和I1为变形的第一类0阶和1阶贝塞尔函数,K0和K1为变形的第二类0阶和1阶贝塞尔函数;对式(2)增加修正项,如式(10)所示,Ave'=0.8×Ave+0.1×Max+0.1×Diff  (10)Ave为原适应度函数值,Max代表所有元件的最高温度,Diff代表元件最高温度与最低温度的差值;步骤7:种群更新后重新判断,若gen值小于200且num值大于50,则对种群实施局部灾变,然后返回步骤2,否则直接返回步骤2;局部灾变是采用对换变异法将种群中最差的10%个体替换为当前最佳个体的不同变异体;算法的最大遗传代数设为300代,gen值超过300则终止进化;得到的热布局规则是:上层各大功率电阻分布于四角,小功率电阻围绕在大功率电阻周围;下层电阻的分布应尽量避免上下层大功率电阻叠在一起,造成局部温度过高。
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