ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Требования к методам и алгоритмам схемотехнического проектирования с помощью ЦВМ из "Экстремальные задачи при схемотехническом проектировании в электронике " Универсальность метода имеет два аспекта. Во-первых, применимость метода к более или менее широкому классу схем, во-вторых, применимость к решению более или менее широкого круга задач проектирования. Точность метода оценивается степенью совпадения объективно существуюших результатов с результатами, полученными при применении метода. Экономичность оценивается временными и материальными затратами на решение задачи. [c.28] Погрешности анализа некоторых схем могут достичь столь значительной величины, что будет искажена качественная картина процессов в схеме. Тогда нужно считать метод неприменимым к анализу этих схем. Следовательно, экспериментальные методы не могут быть универсальными, если речь идет об интегральных схемах или о схемах высокого быстродействия. [c.29] Очевидно, что требования универсальности и точности, с одной стороны, и экономичности — с другой, являются противоречивыми. Так, применяя уникальную измерительную аппаратуру, изготовляя экспериментальные макеты, максимально приближенные по своей конструкции к реальным схемам, можно повысить точность анализа, но за счет больших затрат времени и средств. [c.29] Большие трудности возникают и при решении задачи оптимизации экспериментальными методами. Во-первых, поскольку оптимизация требует многократного выполнения анализа, здесь сохраняются все те едостатки экспериментальных методов, о которых шла речь выше. Во-вторых, возникают трудности при реализации той или иной стратегии поиска. [c.29] Из экспериментальных методов оптимизации наиболее известны метод граничных и метод матричных испытаний [1]. [c.29] В методе граничных испытаний получают отдельные сечения области работоспособности в пространстве внутренних параметров. Областью работоспособности 0 называют множество значений АУ, при которых выполняются заданные условия работоспособности. Поскольку пространство управляемых параметров является многомерным, то получение полной информации о границах области работоспособности — задача чрезвычайно сложная, поэтому при граничных испытаниях получают лишь ее отдельные сечения путем поочередного варьирования значений избранных пар управляемых параметров. [c.29] За оптимальную точку принимают такую, которая оказывается внутри сечений области работоспособности на максимальном удалении от ее границ. Метод граничных испытаний является трудоемким, и его применение не гарантирует получения точки, расположенной в центре тяжести области работоспособности, а именно такая точка с позиций метода должна считаться оптимальной. [c.29] Если каждый из п управляемых параметров имеет диапазон своих значений, разделенный на k квантов, то общее число элементарных подобластей в WД будет равно N=k . Метод матричных испытаний требует определения выходных параметров в центре или каждой элементарной подобласти или некоторого меньшего числа элементарных подобластей, выбираемых случайно. За оптихмальное значение г-го управляемого параметра Wi принимается среднее значение того кванта на оси Wi, при котором наблюдалось наибольшее число попаданий в область работоспособности. [c.30] Практически реализация метода матричных испытаний из-за своей трудоемкости возможна лишь при наличии специальной аппаратуры — автомата матричных испытаний, в котором реализуется программа перебора квантов. При каждом новом кванте в схему автомата включается новый компонент с очередным значением Wi. Но совершенно очевидно, что конструкция такого автомата не может быть пригодной для испытаний быстродействующих схем, интегральных схем, а также схем, в которых велика опасность самовозбуждения. Поэтому применение метода матричных испытаний ограничено. [c.30] Дификациях параметров, отсутствуют погрешности измб рений, принципиально может быть реализована любая стратегия поиска экстремума. Однако на смену погрешностям макетирования приходят погрешности математических моделей и методов решения уравнений ММС. [c.31] При использовании ручных расчетных методов решение систем нелинейных дифференциальных уравнений высокого порядка, каковыми являются математические модели реальных схем, практически невозможно, если не прибегать к многочисленным упрощениям ММС. Наиболее известные приемы упрощений—раздельный анализ схем на постоянном и переменном токе, раздельный анализ процессов в схеме на разных стадиях переходного процесса или в разных частотных диапазонах, причем анализу переходных процессов или частотных характеристик должна предшествовать линеаризация ММС. Обычно этих приемов недостаточно, поэтому приходится пренебрегать частью реактивностей, сводя их количество, остающееся в эквивалентной схеме, до одной-двух. Тогда ММС становится системой не более двух линейных уравнений и может быть решена в общем виде. Это решение в итоге даст приближенные явные зависимости выходных параметров от внутренних и внешних параметров. Невысокая точность ручных расчетных методов очевидна. Кроме того, сколько-нибудь обоснованное упрощение эквивалентных схем обычно возможно только для простых схем, причем приемы упрощений будут специфичными для каждой конкретной схемы или, в лучшем случае, группы схем. Следовательно, ручные расчетные методы не являются универсальными. Однако на первоначальных стадиях проектирования еще не требуется высокой точности расчетов. Поэтому ручные расчетные методы с необходимостью используются в процессе проектирования для получения некоторых вариантов схем, исходных для дальнейшей отработки экспериментальными методами (см. рис. 2, блоки 1 б, 2 б, 1 в). Знание этих методов и приемов полезно и при решении неалгоритмизированной задачи синтеза. [c.31] Исходя из этого, могут быть установлены основные требования к методам и алгоритмам машинного проектирования. [c.32] При машинном анализе и расчете активных компонентов схем в качестве математической модели компонента выступают фундаментальные уравнения, описывающие поведение носителей заряда в полупроводнике (уравнение переноса и непрерывности совместно с уравнением Пуассона) и граничные условия на контактах. В этом случае прибор рассматривается как единая структура, для которой необходимо совместно решить перечисленные уравнения. [c.32] Универсальность машинных методов обеспечивается при условии, если имеются методы моделирования, анализа и оптимизации, применимые для любой схемы внутри достаточно широкого класса схем (например, класса малосигнальных схем или переключательных схем). На основе этих методов и могут быть созданы универсальные программы анализа и оптимизации, применение которых инженером-схемотехпиком не вызывает затруднений. [c.32] Противоречивость требований высокой точности, универсальности и требования высокой экономичности сохраняется и в машинных методах. Основным показателем экономичности здесь являются затраты машинного времени Гм- К показателям экономичности относятся также затраты машинной памяти Пм и трудоемкость подготовки задачи к решению на машине. [c.33] Основные трудности при практической реализации машинных методов заключаются в больших значениях Гм, особенно при решении задач проектирования нелинейных электронных схем. Действительно, известно большое количество методов решения систем уравнений (1.8 а) и методов поиска экстремума, реализованных в подпрограммах общего математического обеспечения ЦВМ. Многие из этих методов принципиально могут дать решение задачи анализа или оптимизации электронной схемы, но, как правило, с неприемлемо большими затратами машинного времени. Оценки Гм, выполненные для случая использования некоторых популярных в вычислительной практике методов решения дифференциальных уравнений и методов оптимизации, дают значения в несколько сотен, тысяч и миллионов часов машинного времени для решения задачи расчета оптимальных значений параметров пассивных компонентов. Отсюда ясно, что основным требованием к методам и алгоритмам машинного проектирования электронных схем является требование минимизации затрат машинного времени при приемлемой степени универсальности и точности решения. В настоящее время разработаны методы и алгоритмы, ориентированные на машинное решение схемотехнических задач, приводящие к меньшим затратам времени на проектирование большинства схем, чем при использовании экспериментальных методов. [c.33] Первой проблемой при постановке задачи оптимизации любого объекта является проблема выбора критерия оптимальности. Критерий оптимальности и оценивающая его целевая функция должны объективно отражать те требования к свойствам объекта, которые определяют качество его функционирования. Следовательно, критерий оптимальности электронных схем должен быть связан с техническими требованиями, предъявляемыми к выходным параметрам. Характер выбранной целевой функции влияет и на выбор метода поиска ее экстремума, так как определенная стратегия поиска в различных условиях в неодинаковой степени успешно приводит к цели. Необходимо так сформулировать целевую функцию, чтобы решение задачи оптимизации было возможно с приемлемыми потерями на поиск. Наконец, математическая формулировка задачи, целевая функция и метод оптимизации должны быть общими для широкого класса схем, в противном случае решение задачи оптимизации инженером-схемотехником для каждой новой схемы потребовало бы проведения предварительной исследовательской работы с возможным отрицательным результатом. [c.34] Данная глава посвящена обсуждению проблемы выбора критерия оптимальности. Разнообразие существующих подходов к ее решению обусловлено не столько разнообразием целей проектирования на разных этапах, сколько трудностями удовлетворения названных требований к критерию оптимальности. Основное внимание в главе уделяется постановке задачи расчета оптимальных значений параметров компонентов. [c.34] В заключение главы рассматриваются этапы решения экстремальной задачи. Такое рассмотрение необходимо для последующей конкретизации требований к алгоритмам различных этапов. [c.34] Вернуться к основной статье