一种器件设计的参数优化方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种器件设计的参数优化方法及装置，用以解决通过模拟软件进行器件设计耗时过长，效率较低，参数优化结果不理想的问题。该方法根据预设的器件的结构参数，采用模拟软件，创建训练数据集，其中，所述训练数据集包括器件的结构参数与电学性能参数；采用创建好的训练数据集，训练神经网络模型；根据训练好的神经网络模型与器件的目标电学性能参数，通过遗传算法反推确定所述目标电学性能参数对应的器件的结构参数的最优解。通过建立神经网络模型，可在器件的一定结构参数范围内形成对模拟软件的代理，从而加快器件设计的进程，提高器件设计的效率，并且，通过机器学习，可根据器件的结构参数与电学性能参数之间的对应关系，实现器件的参数优化。

【技术实现步骤摘要】
一种器件设计的参数优化方法及装置
本申请涉及器件设计
，尤其涉及一种器件设计的参数优化方法及装置。
技术介绍
在电子工业中，电子元器件的应用是必不可少的。在电子元器件的设计中，电子元器件的结构参数，包括器件所采用的材料、掺杂浓度、PN结的宽度等，决定了器件的响应速度、反向漏电流、电流导通能力等器件的电学性能的好坏。目前，在对器件进行设计时，通常采用模拟软件对器件进行仿真，以获得器件的不同结构参数分别对应的电学性能参数的值。但是，器件的各个结构参数与其电学性能之间的关系错综复杂，对其中任意一个结构参数进行调整，都可能导致多个其他结构参数或电学性能的变化。例如，在肖特基二极管中，PN结面积越大，则肖特基结面积越小，抗浪涌电流能力越强，但反向漏电流也越大。因此，现阶段通过模拟软件进行器件设计的仿真时，通常依赖于设计人员的经验，通过试凑的方法进行。这种方法容易受到设计人员自身认识的局限，并且需要的计算时间过长，还会出现仿真结果不收敛的情况，使得仿真效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种器件设计的参数优化方法，其特征在于，包括：/n根据预设的器件结构参数，采用模拟软件，创建训练数据集，其中，所述训练数据集包括器件的结构参数与电学性能参数；/n采用创建好的训练数据集，训练神经网络模型；/n根据训练好的神经网络模型与器件的目标电学性能参数，通过遗传算法，确定所述目标电学性能参数对应的器件的结构参数的最优解。/n

【技术特征摘要】
1.一种器件设计的参数优化方法，其特征在于，包括：
根据预设的器件结构参数，采用模拟软件，创建训练数据集，其中，所述训练数据集包括器件的结构参数与电学性能参数；
采用创建好的训练数据集，训练神经网络模型；
根据训练好的神经网络模型与器件的目标电学性能参数，通过遗传算法，确定所述目标电学性能参数对应的器件的结构参数的最优解。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的器件的结构参数，采用模拟软件，创建训练数据集，具体包括：
根据器件的各个结构参数分别对应的取值，通过模拟软件确定器件相对应的电学性能参数；
将确定出的器件的电学性能参数与相应的各结构参数的取值，作为训练数据集。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述器件为氮化镓高电子迁移率晶体管；
所述预设的器件的结构参数包括以下任意一项或多项：栅极与源极之间的距离、栅极与漏极之间的距离、栅极电极厚度、氮化铝镓层的膜厚、氮化铝镓层的铝浓度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用创建好的训练数据集，训练神经网络模型，具体包括：
根据所述模拟软件预先产生的器件的电学性能曲线，采用创建好的训练数据集，训练神经网络模型产生相同的拟合曲线。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括4个全连接层，所述4个全连接层分别包括32个、16个、16个、1个神经元。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒天宇，王雅儒，梁庆瑞，李鹏，陈龙，
申请(专利权)人：山东天岳电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37