申请/专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司

申请日：2020-11-12

公开（公告）日：2022-07-12

公开（公告）号：CN112395807B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/394;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.07.12#授权;2021.03.12#实质审查的生效;2021.02.23#公开

摘要：本发明公开了一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法及系统，方法包括：使用HFSS软件建立仿真模型；采用BP神经网络优化连接过孔和电容的走线使阻抗和回波损耗达到目标值；对优化后的链路进行过孔反焊盘挖空尺寸寻优，找出阻抗和回波损耗符合要求的过孔反焊盘挖孔尺寸；根据使阻抗和回波损耗达到目标值的变量以及符合要求的过孔反焊盘挖空尺寸制作链路；通过上述方式，本发明能够通过BP神经网络得到阻抗函数以及回波损耗函数，修改阻抗函数以及回波损耗函数中的变量进行找到符合要求的阻抗和回波损耗，并根据变量进行优化后的布线方式可以解决电容后过孔前后进出走线耦合的问题，优化链路设计，提高高速信号质量，提高高速信号完整性。

主权项：1.一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法，其特征在于，包括：建立仿真模型；采用BP神经网络并根据所述仿真模型建立回波损耗函数以及阻抗函数，调整回波损耗函数以及阻抗函数中的变量，使阻抗和回波损耗达到目标值；阻抗和回波损耗达到目标值后，对过孔反焊盘挖空尺寸寻优，找出阻抗和回波损耗符合要求的过孔反焊盘挖空尺寸；根据使阻抗和回波损耗达到目标值的变量以及符合要求的过孔反焊盘挖空尺寸设计链路；所述使阻抗和回波损耗达到目标值包括以下步骤：S101，根据输入输出变量确定BP神经网络中各层的神经元个数、各层神经元的传递函数以及训练用函数的名称，并使用BP神经网络进行仿真模型识别，模型识别后进行函数逼近得到回波损耗函数以及阻抗函数；S102，BP神经网络对到回波损耗函数以及阻抗函数中的权值和阈值进行初始化；S103，调整回波损耗函数以及阻抗函数中的权值和过孔到走线的距离，实现自适应调节，使阻抗和回波损耗达到目标值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州浪潮智能科技有限公司 一种电容后过孔进出走线耦合的优化方法及系统

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