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PIN光探测器的小信号电路模型参数的提取 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用自适应遗传算法提取p-i-n光探测器小信号电路模型参数的方法.文章首先根据p-i-n光探测器的物理结构确定其等效电路模型,进而采用自适应遗传算法对测量的S参数进行拟合,提取模型参数.自适应遗传算法自动优化交叉概率和变异概率,避免了以往遗传算法中易早熟的缺点.利用该法成功提取出模型的10个参数,建立光探测器小信号电路模型.在130 MHz~20 GHz范围内的实验结果表明,模型仿真结果和测量结果相吻合,证明了这种参数提取方法的可靠性. 相似文献
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针对开关电流存储电路存在固有误差和电路器件参数需要大量手工迭代计算等难题,提出基于遗传算法的开关电流存储电路设计方法.其主要思想是以Class AB栅极接地存储电路为基础,对其进行小信号模型分析,借助遗传算法对电路的电荷注入误差和时间响应性能进行多目标优化,获取电路中器件参数的最优Pareto解.采用0.5μm CMOS工艺参数,对电路进行PSPICE仿真测试.结果表明,优化设计的电路具有存储精度高、响应速度快等优点. 相似文献
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基于近似模型的电子封装散热结构优化设计 总被引:5,自引:0,他引:5
针对封装散热结构优化问题中存在的难点,提出了一种基于近似模型和随机模拟的快速全局优化方法.利用Kriging方法建立封装散热结构的近似模型,重构原始的优化问题,采用随机模拟对重构出的目标函数进行寻优,从而得到最优解.采用CVT试验设计,使Kriging模型的泛化预测能力达到最大程度的发挥;在随机模拟中采用Quasi-Monte Carlo法,有效地提高了寻优的效率.以方形扁平封装器件为例,应用该方法实现了封装散热结构的优化,结果表明所提出的方法有效地解决了设计变量中含有离散变量的问题,并且大大提高了随机模拟优化的计算效率. 相似文献