结合垂直通孔分配的层次式三维混合布局算法

采用层次式方法,分而治之,减小了电路的设计规模,非常适用于大规模的混合模式布局,并且在布局阶段结合了垂直通孔的分配问题.布局阶段的通孔分配问题不仅使得三维布局问题得以简化,而且为布线做好了准备,减少了后面的调整,是布线阶段垂直通孔分配问题的良好指导.提出了2种垂直通孔分配算法:比较精确的匈牙利近似算法;比较快速的邻域搜索方法.将这2种算法与层次式三维混合模式布局流程紧密结合,有效地解决了三维混合模式布局问题.     

一种新的标准单元增量式布局算法

提出了一种新的增量式布局方法W-ECOP来满足快速调整布局方案的要求.与以前的以单元为中心的算法不同,算法基于单元行划分来进行单元的插入和位置调整,在此过程中使对原布局方案的影响最小,并且尽可能优化线长.一组从美国工业界的测试例子表明,该算法运行速度快,调整后的布局效果好.     

会计电算化系统的内部控制研究

进入网络时代,企业内部控制的网络特征越发的明显,传统的会计工作方式也在发生着转变.会计电算化系统的应用,在很大程度上提升了财务管理的效率.会计电算化是应用现代信息技术和计算机技术代替人工进行会计的算账、记账、查账,从而提升会计工作的效率和质量.发展会计电算化对发挥会计职能、规范会计工作及提升会计工作的质量具有重大意义.会计电算化的发展,也对系统的内部控制提出了更高的要求.而会计电算化系统的内部控制方面仍然存在一些问题.因此,本文将对会计电算化系统的内部控制存在的问题及对策进行简要的分析及研究.     

镁合金与Q235钢在罐底水溶液下的电偶腐蚀行为

利用浸泡实验、电化学测试和微观形貌观测研究大榭油库罐底水模拟溶液下镁合金与Q235钢体系的电偶腐蚀行为,对比研究不同Sc/Sa (阴/阳极面积比)对镁合金/Q235钢电偶腐蚀的影响,探明Sc/Sa与腐蚀速率的关系,并拟合成曲线和表达式.结果表明,当电极阴极面积不变时,随着Sc/Sa的增加,镁合金阳极的腐蚀速率大幅度增加...     

堆栈式DE作动器的流延工艺及其性能研究

随着机器人技术的发展,能与自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的共融机器人在高端制造、医疗康复、国防安全等领域将会发挥巨大的作用。在共融机器人运动执行机构的研究中,基于介电弹性体(DE)的作动器表现出很好的环境适应性和机电性能。为了进一步研究介电弹性体作动器,将弹性体电极引入介电弹性体作动器中,通过流延工艺逐层堆积电极层和作动器层,实现了多层DE作动器的一体化制造。在光学显微镜下观察到,基于该工艺制备而成的堆栈式DE作动器各层的厚度一致性好,且与设计尺寸间的误差较小。作动器在静态电压及动态扫频电压下的响应结果显示,该工艺制备而成的作动器具有较好的变形性能,且变形性能一致性较好。经过一年的使用后,作动器的性能衰减不明显,该作动器的这一特点适用于机器人等需要长期服役装备的使用需求。     

基于BN-DDPG轻量级强化学习算法的智能兵棋推演

兵棋推演与智能算法融合成为当前军事应用领域的研究热点,利用深度强化学习技术实现仿真推演中决策过程的智能化,可显著减少人为经验对决策过程的影响,提高推演效率和灵活性.现有基于DRL算法的决策模型,其训练时间过长,算力开销过大,无法满足作战任务的实时性需求.本文提出一种基于轻量级深度确定性策略梯度(BN-DDPG)算法的智能推演方法,根据推演规则,采用马尔可夫决策过程描述推演过程中的决策行为,以actorcritic体系为基础,构建智能体训练网络,其中actor网络使用自定义混合二进制神经网络,减少计算量;同时根据经验样本的状态和回报值建立双缓冲池结构,采用环境相似度优先提取的方法对样本进行采样,提高训练效率;最后基于自主研制的仿真推演平台进行实例验证.结果表明, BN-DDPG算法可简化模型训练过程,加快模型收敛速度,显著提高推演决策的准确性.     

一种新的光学临近校正方法

提出了一种新的光学临近矫正算法.首先建立了一套高效并且适用性强的规则描述,然后提出了一种新的规则运用方法.算法在规则数据表的基础上通过v-SVR方法建立规则描述同矫正数据之间的数学表达式,使得对于任意输入的规则描述都能够精确计算出相应的矫正数据.实验结果表明,该算法比传统的查表插值方法具有更高的精度.     

一种新的光学临近校正方法

提出了一种新的光学临近矫正算法.首先建立了一套高效并且适用性强的规则描述,然后提出了一种新的规则运用方法.算法在规则数据表的基础上通过v- SVR方法建立规则描述同矫正数据之间的数学表达式,使得对于任意输入的规则描述都能够精确计算出相应的矫正数据.实验结果表明,该算法比传统的查表插值方法具有更高的精度.     

优化时延与拥挤度的增量式布局算法

提出了一种优化时延的增量式布局算法,该算法根据时延分析的结果在迭代求解的过程中动态调整线网权值.在此基础上,提出了三种同时优化时延和拥挤度的多目标优化的布局算法,在满足时延和拥挤度约束的前提下对关键路径上的单元进行位置调整.实验结果表明该算法能够有效地提高芯片速度并降低走线拥挤.对于优化线长得到的布局方案,最长路径上的时延值在增量式布局之后能够降低10 % .     

一种新的标准单元增量式布局算法

提出了一种新的增量式布局方法W-ECOP来满足快速调整布局方案的要求.与以前的以单元为中心的算法不同,算法基于单元行划分来进行单元的插入和位置调整,在此过程中使对原布局方案的影响最小,并且尽可能优化线长.一组从美国工业界的测试例子表明,该算法运行速度快,调整后的布局效果好.