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石墨烯薄膜作为射频与微波电子器件接地平面材料的研究
Investigation of Graphene Film as Ground Plane Material for RF and Microwave Electronics
Utkarsh Misra · Vishvajitsinh Kosamiya · Alissa Brooke Anderson · Liguan Li 等6人 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2025年2月
本研究探讨了将还原氧化石墨烯（rGO）薄膜作为接地层集成到小型化射频/毫米波系统中，以用于先进的热管理应用。诸如铜基散热器等传统方法难以应对现代射频/毫米波封装日益增长的功率和更紧凑的集成要求。与铜（约 400 瓦/米·开尔文）相比，rGO 具有极高的面内热导率（约 1100 瓦/米·开尔文），因此它成为射频电子封装热管理的有力候选材料。本研究探索了在射频和微波电子设备中使用 rGO 形成接地层的方法，并通过细致的传输线模拟和测量来评估其性能。我们的研究结果表明，rGO 接地层具有较高的信号完整...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该石墨烯薄膜地平面技术对我们的核心产品线具有重要的潜在应用价值。在光伏逆变器和储能变流器领域，功率密度的持续提升使得热管理成为制约产品性能的关键瓶颈。该研究展示的还原氧化石墨烯（rGO）薄膜具备约1100 W/mK的面内热导率，相比传统铜材料提升近3倍，这为我们突破当前大功...
一种物理信息辅助的深度强化学习方法用于大规模TSV阵列的信号与电源完整性优化
A Physics-Assisted Deep Reinforcement Learning Methodology for Signal and Power Integrity Optimization of Large-Scale TSV Arrays
Bingheng Li · Ling Zhang · Hanzhi Ma · Li Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2025年5月
高带宽内存（HBM）中硅通孔（TSV）阵列的信号完整性（SI）和电源完整性（PI）优化对于提高系统可靠性至关重要。然而，以往的研究大多侧重于单独的 SI 或 PI 优化，尚未实现具有良好收敛性的 SI/PI 优化。基于 TSV 阵列 SI/PI 优化的物理机制，本文提出了一种新颖的物理辅助深度强化学习（DRL）方法。开发了一种分治策略来处理大规模 TSV 阵列。利用物理机制设计 DRL 方法的细节，从而将不同的优化场景（SI 优化、PI 优化和 SI/PI 协同优化）统一到一个单一的过程中，设计...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理辅助深度强化学习的硅通孔（TSV）阵列信号与电源完整性优化技术，对我们的高功率密度产品开发具有重要参考价值。 在光伏逆变器和储能变流器领域，功率半导体模块的集成度不断提升，多芯片封装和3D集成技术正成为提高功率密度的关键路径。该论文针对高带宽存储器中TSV阵列...