公开(公告)号：CN114692504B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202210368138.1

申请日：2022-04-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 王海明 ,  魏家豪 ,  无奇 ,  余晨

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种知数混动的毫米波片上可变螺旋电感自动综合方法，包括：首先设定目标片上可变螺旋电感指标以及工艺约，再结合拓展Wheeler公式以及拉丁超立方抽样获得初始样本；然后提出电感与品质因数频率响应的近似表达式，再利用深度高斯过程回归机器学习算法对拟合系数进行学习，得到结合先验知识的代理模型，两个模型都可以在目标频段内实现较好的预测精度且复杂度低；最后通过多路径全局优化算法进行全局优化得到目标电感模型。本发明在综合毫米波频段的片上可变螺旋电感时能够保证收敛速度同时具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN115796012A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211437593.9

申请日：2022-11-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 王海明 ,  魏家豪 ,  无奇

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈(T‑coil)自动综合方法，包括：首先利用微波网络得到电路在非理想因素的作用下的极限性能与最佳拓扑结构，再利用微波网络考量T‑coil的品质因数、耦合系数在合理范围内变动时最优电感值的变化范围并作为寻优区域；然后根据设定的指标与工艺，结合拓展Wheeler公式、拉丁超立方抽样获取初始样本，再利用高斯过程回归建立关注指标与参数的代理模型，最后通过多路径全局优化算法进行全局优化得到目标T‑coil版图。经验证，本发明所述方法能够高效地综合出最优的T‑coil。

公开(公告)号：CN114724801A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210355502.0

申请日：2022-04-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 王海明 ,  魏家豪 ,  无奇 ,  余晨

IPC: H01F17/00 ,  H01F37/00 ,  H01F27/28

Abstract: 本发明公开了一种可伸缩的平面螺旋电感结构，平面螺旋电感包括非对称式平面螺旋电感和对称式平面螺旋电感。本发明的平面螺旋电感可以适应任意的矩形区域，相比于传统的正多边形平面螺旋电感，可以更加合理地安排芯片的空间分配从而提升芯片的面积使用率，同时合理地压缩电感不仅可以占用更小的面积还能提升其品质因数。本发明给出了用于估计该结构直流电感值的经验公式和拓展Wheeler公式。

公开(公告)号：CN114692504A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210368138.1

申请日：2022-04-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 王海明 ,  魏家豪 ,  无奇 ,  余晨

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种知数混动的毫米波片上可变螺旋电感自动综合方法，包括：首先设定目标片上可变螺旋电感指标以及工艺约，再结合拓展Wheeler公式以及拉丁超立方抽样获得初始样本；然后提出电感与品质因数频率响应的近似表达式，再利用深度高斯过程回归机器学习算法对拟合系数进行学习，得到结合先验知识的代理模型，两个模型都可以在目标频段内实现较好的预测精度且复杂度低；最后通过多路径全局优化算法进行全局优化得到目标电感模型。本发明在综合毫米波频段的片上可变螺旋电感时能够保证收敛速度同时具有鲁棒性。