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题名基于Bi-LSTM网络的封装基板翘曲预测模型
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作者
王昊舟
王珺
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机构
复旦大学智能材料与未来能源创新学院
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出处
《半导体技术》
北大核心
2025年第10期1057-1066,共10页
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文摘
针对封装基板的翘曲预测问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络相结合的机器学习方法,构建封装基板翘曲预测模型。该模型可预测非对称基板翘曲分布,并有效提高预测效率与准确性。为获取模型训练所需数据集,开发了随机游走自动布线算法,生成不同特征的基板布线结构,并利用铜迹线强化有限元分析(FEA)方法获取翘曲分布数据。研究结果表明,Bi-LSTM网络模型在80个训练周期内误差收敛至0.05 mm^(2)以下,结构相似性衡量指标(SSIM)均大于0.7;在非训练集铜布线验证样本上表现出良好的泛化能力,并且预测时间仅需数秒,预测速度显著快于FEA,为基板设计提供了快速、准确的翘曲预测新途径,有助于提高优化迭代效率。
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关键词
双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络
基板翘曲分布
封装仿真
有限元分析(FEA)
机器学习
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Keywords
bidirectional long short-term memory(Bi-LSTM)network
substrate warpage distri-bution
package simulation
finite element analysis(FEA)
machine learning
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分类号
TN41
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名数模混合高速集成电路封装基板协同设计与验证
被引量：2
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作者
陈珊
蔡坚
王谦
陈瑜
邓智
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机构
清华大学微电子学研究所
清华信息科学与技术国家实验室(筹)
清华大学工程物理系
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出处
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期542-546,共5页
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基金
国家科技重大专项(2013ZX02502)
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文摘
介绍了数模混合高速集成电路(IC)封装的特性以及该类封装协同设计的一般分析方法。合理有效的基板设计是实现可靠封装的重要保障,基于物理互连设计与电设计协同开展的思路,采用Cadence APD工具以及三维电磁场仿真工具实现了特定数模混合高速集成电路(一款探测器读出电路)的封装设计与仿真论证,芯片封装后组装测试,探测器系统性能良好,封装设计达到预期目标。封装电仿真主要包含:封装信号传输通道S参数提取、电源/地网络评估,探测器读出芯片封装体互连通道设计能满足信号带宽为350 MHz(或者信号上升时间大于1 ns)的高速信号的传输。封装基板布线设计与基板电设计协同分析是提高数模混合高速集成电路封装设计效率的有效途径。
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关键词
数模混合高速集成电路(IC)
封装基板协同设计
封装基板电仿真
S参数
直流压降
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Keywords
digital-analog mixed signal integrate circuit（IC）
packaging substrate co-design
packaging substrate electrical simulation
S parameter
DC voltage drop
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分类号
TN405
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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