找到 3 条结果 · IEEE Access
多目标集成电路物理布局优化的分层深度强化学习及拥塞感知奖励塑造
Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Multi-Objective Integrated Circuit Physical Layout Optimization With Congestion-Aware Reward Shaping
Haijian Zhang · Yao Ge · Xiuyuan Zhao · Jiyuan Wang · IEEE Access · 2025年9月
随着半导体技术向先进节点演进,集成电路物理布局优化面临关键挑战,传统EDA工具难以同时优化布线拥塞、功耗和时序等多个冲突目标。本文提出一种新型分层深度强化学习框架,采用拥塞感知奖励塑造机制动态平衡探索与利用。
解读: 该深度强化学习优化技术可直接应用于阳光电源SiC功率模块的芯片布局设计。通过多目标优化框架同时优化功率密度、热分布和可靠性,为ST系列储能变流器的新一代高功率密度芯片设计提供AI辅助工具。...
基于数字孪生的储能系统电池热管理优化与寿命预测
Reliability Issues and Degradation Mechanisms of p-GaN Gated E-Mode AlGaN/GaN Power HEMTs: A Critical Review
J. Ajayan · Asisa Kumar Panigrahy · Sachidananda Sen · Maneesh Kumar 等5人 · IEEE Access · 2025年5月
储能系统电池热管理对性能和寿命至关重要,传统控制策略缺乏预见性。本文提出基于数字孪生的热管理优化方法,通过实时热仿真和寿命预测模型优化冷却策略,延长电池循环寿命。
解读: 该数字孪生热管理技术可应用于阳光电源ST系列储能系统。通过虚实融合的热管理优化,提升电池一致性和循环寿命,降低热管理能耗,实现储能系统的精细化温度控制,为大规模储能电站提供智能热管理方案。...
sThing：基于可配置环形振荡器PUF的硬件安全与回收芯片检测新方法
sThing: A Novel Configurable Ring Oscillator Based PUF for Hardware Security and Recycled IC Detection
Saswat Kumar Ram · Sauvagya Ranjan Sahoo · Banee Bandana Das · Kamalakanta Mahapatra 等5人 · IEEE Access · 2024年12月
环形振荡器RO广泛用于解决不同硬件安全问题。例如，基于RO的物理不可克隆函数PUF为密码应用生成安全可靠密钥，基于RO的老化传感器用于高效检测回收IC。本文使用带两个电压控制信号的CMOS反相器设计可配置RO（CRO）。通过控制信号，所提CRO可加速和降低老化对振荡频率的影响。CRO的这一关键特性使其适用于PUF和基于RO的传感器。在90nm CMOS工艺中评估所提改进架构即CRO PUF和CRO传感器的性能。CRO的老化容忍特性增强了CRO PUF的可靠性，老化加速特性提升了回收IC检测率。最...
解读: 该物理不可克隆函数技术对阳光电源芯片级安全具有重要意义。阳光储能变流器和光伏逆变器采用大量功率器件和控制芯片，面临芯片回收和仿冒风险。该CRO PUF技术可集成到阳光定制芯片的安全模块，生成唯一硬件指纹用于设备认证和固件加密。在供应链管理中，该老化传感器技术可检测回收功率器件，保证产品质量和可靠性。...