基于人工神经网络的IC互连可靠性研究
发布时间：2019-06-26 13:40
【摘要】：鉴于有限元分析耗时耗资源的缺点,为了加速集成电路的互连可靠性分析,提出将传统的有限元建模和人工神经网络(ANN)建模技术结合来实现IC的建模和仿真分析。采用有限元ANSYS参数化设计语言(APDL)实现IC三维模型的自动构建和原子通量散度(AFD)计算,之后通过对计算所得的可靠性数据进行训练和测试,采用神经网络技术对模型的输入输出关系进行建模,使模型达到足够高的精度。神经网络模型构建好之后,可以在短时间产生一个可靠性数据库。通过对数据的统计分析可以得到电路在不同条件下的互连可靠性,进而分析各因素对电路互连可靠性的影响,为集成电路的互连可靠性分析和设计提供重要指导。
[Abstract]:In order to speed up the reliability analysis of integrated circuits, the traditional finite element modeling and artificial neural network (ANN) modeling technology is proposed to realize the modeling and simulation analysis of IC in view of the shortcomings of finite element analysis (FEA), which consumes time and resources. The finite element ANSYS parametric design language (APDL) is used to realize the automatic construction of IC 3D model and the calculation of atomic flux divergence (AFD). Then, the reliability data are trained and tested, and the input-output relationship of the model is modeled by neural network technology, so that the model can achieve high enough accuracy. After the neural network model is built, a reliability database can be generated in a short time. Through the statistical analysis of the data, the interconnection reliability of the circuit under different conditions can be obtained, and then the influence of various factors on the reliability of the circuit interconnection can be analyzed, which provides important guidance for the analysis and design of the interconnection reliability of the integrated circuit.
【作者单位】： 青海民族大学物理与电子信息工程学院;天津大学微电子学院;青海电力海北供电公司;
【基金】：青海省自然科学基金资助项目(2016-ZJ-922Q) 青海省2017年基础研究计划项目(2017-ZJ-753) 青海省科技厅应用基础研究计划资助项目(2015-ZJ-721) 教育部“春晖计划”资助项目(Z2016071,Z2015033) 青海民族大学本科教学研究项目(2016-BKJXYB-09)
【分类号】：TN406;TP183
[Abstract]:In order to speed up the reliability analysis of integrated circuits, the traditional finite element modeling and artificial neural network (ANN) modeling technology is proposed to realize the modeling and simulation analysis of IC in view of the shortcomings of finite element analysis (FEA), which consumes time and resources. The finite element ANSYS parametric design language (APDL) is used to realize the automatic construction of IC 3D model and the calculation of atomic flux divergence (AFD). Then, the reliability data are trained and tested, and the input-output relationship of the model is modeled by neural network technology, so that the model can achieve high enough accuracy. After the neural network model is built, a reliability database can be generated in a short time. Through the statistical analysis of the data, the interconnection reliability of the circuit under different conditions can be obtained, and then the influence of various factors on the reliability of the circuit interconnection can be analyzed, which provides important guidance for the analysis and design of the interconnection reliability of the integrated circuit.
【作者单位】： 青海民族大学物理与电子信息工程学院;天津大学微电子学院;青海电力海北供电公司;
【基金】：青海省自然科学基金资助项目(2016-ZJ-922Q) 青海省2017年基础研究计划项目(2017-ZJ-753) 青海省科技厅应用基础研究计划资助项目(2015-ZJ-721) 教育部“春晖计划”资助项目(Z2016071,Z2015033) 青海民族大学本科教学研究项目(2016-BKJXYB-09)
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本文编号：2506224
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