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    MCM熱布局的模糊遺傳算法分析

    2019-04-01 15:06王家睿
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2019年28期

    王家睿

    摘? ?要:針對(duì)傳統(tǒng)的芯片熱布局全局收斂性能較差,容易陷入局部收斂的特點(diǎn),基于模糊集理論,提出了一種用于MCM熱布局的模糊遺傳算法。通過(guò)模糊推理規(guī)則,分析芯片之間的模糊關(guān)系,設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)、采用模糊邏輯控制器自適應(yīng)調(diào)整交叉概率和變異概率,使算法收斂于全局最優(yōu)解。對(duì)熱布局的傳統(tǒng)方法與改進(jìn)方法的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果驗(yàn)證了模糊遺傳算法的可行性。

    關(guān)鍵詞:模糊遺傳算法? MCM? 熱布局優(yōu)化? 全局收斂

    中圖分類(lèi)號(hào):TN36? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1674-098X(2019)10(a)-0111-02

    多芯片組件封裝(Multi chip Module,MCM)是將多個(gè)半導(dǎo)體集成器件以特定的方式布置在不同類(lèi)型的接線板上,通過(guò)焊接和包裝進(jìn)行封裝,以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)所需的功能的一種方法[1-2]。研究MCM技術(shù)的散熱性能是保證系統(tǒng)可靠性的重要前提。傳統(tǒng)的芯片分配方法主要是根據(jù)布線長(zhǎng)度來(lái)獲得芯片的分配面積,這對(duì)MCM的電性能和機(jī)械性能有很大的影響。本文針對(duì)之前的一些方法的不足,基于模糊遺傳算法,提出了一種新的MCM的熱布局的方法。通過(guò)改進(jìn)以熱疊加模型為基礎(chǔ)的適應(yīng)度函數(shù),引入模糊控制器改進(jìn)遺傳算法的交叉概率和變異概率,提高解的精確度,從而實(shí)現(xiàn)器件的最優(yōu)化布局[3]。

    1? 熱布局設(shè)計(jì)方法

    1.1 熱穩(wěn)態(tài)模型

    在對(duì)整個(gè)MCM進(jìn)行合理的溫度設(shè)計(jì)和封裝的溫度場(chǎng)分布優(yōu)化之前,需要獲得一個(gè)MCM穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)的分布。實(shí)驗(yàn)方法不適用于復(fù)雜的三維溫度分布問(wèn)題,它只能測(cè)試封裝外殼的溫度。計(jì)算機(jī)仿真方法可以在MCM設(shè)計(jì)前通過(guò)仿真分析得到MCM的三維溫度場(chǎng)分布圖。利用封裝系統(tǒng)的關(guān)鍵器件參數(shù)和位置,選擇出電子器件散熱布局。在這里我們使用ANSYS軟件來(lái)自動(dòng)模擬MCM的溫度場(chǎng)分布。

    1.2 溫度場(chǎng)研究

    MCM內(nèi)部產(chǎn)生的熱量有兩種方式擴(kuò)散到周?chē)h(huán)境:一種是通過(guò)芯片的底部基板轉(zhuǎn)移到外殼外部,另一種則是通過(guò)芯片的上部傳送到外殼表面[6]。當(dāng)MCM通過(guò)外殼散熱,并與芯片產(chǎn)生的熱量達(dá)到一定的平衡時(shí),MCM的溫度場(chǎng)趨于穩(wěn)定。

    為了簡(jiǎn)化MCM的有限元仿真模型,節(jié)省仿真時(shí)間,簡(jiǎn)化了芯片與基板上表面和基板下表面之間的焊錫層,使之成為一個(gè)固定的導(dǎo)熱矩形平行六面體,實(shí)現(xiàn)了芯片布局。得到了MCM模塊。

    2? 模糊遺傳算法

    2.1 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)

    本課題提出基于模糊算法,以溫度為主要目標(biāo),當(dāng)基板上芯片的結(jié)溫達(dá)到最小時(shí)優(yōu)化完畢。通常,在基板上的器件的溫度最高在中心,周?chē)鷶U(kuò)散逐漸降低。為簡(jiǎn)便計(jì)算,用器件的中心溫度來(lái)代替整個(gè)器件的溫度。電子元件內(nèi)外熱方程分別為:

    其中T為無(wú)量綱溫度,D為距離變量,D1為無(wú)量綱距離,即D1=D/R,Bi為畢奧數(shù),t為芯片的厚度,t1為無(wú)量綱芯片厚度,即t1=t/R;,h為熱傳遞系數(shù),k為導(dǎo)熱性系數(shù)。C1,c2分別由貝塞爾函數(shù)取得(常數(shù)值)。這樣可以根據(jù)上式來(lái)計(jì)算各個(gè)器件的自身溫度Ti,再由(2)式求出某一元件a對(duì)元件b的貢獻(xiàn)溫度Tba。這樣由式(2)得到一個(gè)器件在基板上的溫度:

    其中M為基板上電子器件的總數(shù)。這樣一來(lái),我們可以定義遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)為一塊基板上所有電子器件結(jié)溫的平均值,我們用A表示,由A得到公式:?修正項(xiàng)Max為最高溫度器件的溫度,Dif為最高溫度器件與最低溫度器件的溫度差。

    為簡(jiǎn)化計(jì)算,我們采用多項(xiàng)式方程簡(jiǎn)化,將上述(1)式簡(jiǎn)化并改進(jìn)為為:其中Ai為第i個(gè)器件的功率,Amax為最大功率器件的功率。器件b對(duì)器件a的貢獻(xiàn)溫度為:Dba為器件b與器件a的距離,Ri為第i個(gè)元件的半徑。

    2.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

    本文設(shè)計(jì)的模糊控制器選擇以遺傳算法的當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)g和最優(yōu)適應(yīng)度不變次數(shù)n為做為輸入;以遺傳算法的交叉概率P1和變異概率P2做為輸出。輸入變量論域范圍定義為[0,1],輸出變量P1、P2的論域范圍分別為[0.6,1]、[0,0.6],如表一所示。它的模糊集是:其中,PT最小為正,PS正向小,PM正常,PL大,PH為極大。

    3? 結(jié)語(yǔ)

    隨著封裝密度的增加,電子器件的合理分布已成為提高M(jìn)CM可靠性的重要手段。針對(duì)MCM的特點(diǎn),基于模糊理論,提出了一種基于模糊遺傳算法的MCM芯片熱布局算法。該方法分析了不同器件之間的模糊關(guān)系,通過(guò)建立適應(yīng)度函數(shù)以及設(shè)計(jì)模糊控制器,獲得最佳的芯片分布效果。對(duì)分布結(jié)果的比較分析表明,采用模糊遺傳理論的熱分布穩(wěn)定性較好,該方法是可行的。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 胡燕妮.MCM封裝技術(shù)新進(jìn)展[J].電子與封裝,2016,16(3):12-14.

    [2] 單作鵬.多芯片組件技術(shù)研究[J].微處理機(jī),2016,4(2):20-24.

    [3] 鄧?yán)?,李天明,黃春躍,等.基于模糊遺傳算法的埋入式電阻熱布局優(yōu)化[J].微電子技術(shù),2015,41(6):51-54,58.

    [4] P. R. Tripathy ; B. P. Panigrahi.Simulation Studies on Switching Table based DTC and Fuzzy Rule based DTC for Three-Phase Squirrel Cage Induction Motor[J].Engineering, Technology & Applied Science Research,2012,2(1): 162-166.

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