摘要：集成电路（ＩＣ）可制造性工程与设计是近年来发展很快的研究领域，它集ＩＣ设计、制造、封装和测试过程为一体，在统一框架（即产品制造成本和成品率驱动）下，对产品进行规划和设计。应用该技术可以大大缩短ＩＣ产品研制周期、降低制造成本、提高成品率和可靠性，本文将综述该领域的研究进展，并阐述进一步的研究方向。

摘要：该文展示了一个 Internet环境下的集成电路虚拟制造环境 Vir MIC.着重于系统的三个核心模块 ,即电路性能仿真与成品率优化模块、工艺线仿真与调度模块和产品决策模块 .电路性能仿真与成品率优化模块 ,建立了一个基于 OO- DCE的技术 CAD环境 ,以这个环境为依托 ,通过协调效益和成品率进行工艺流程的可制造性优化设计 ;工艺线仿真与调度模块以一定的工艺流程和制造系统配置为基础 ,建立制造系统 Petri网模型 ,从而进行系统性能仿真和生产调度 ,对制造系统的整体性能进行优化 ;产品决策模块以前两个模块为基础 ,对如何选择合作伙伴 ,如何在合作伙伴之间分配用户提交的制造负荷 ,为构成“虚拟企业”提供指导性信息 .以上三个模块构成了 Vir-MIC系统的功能核心 .

摘要：提出了一种有符号乘法器电路的编程语言,其核心思想是采用指令表示乘法器的编码器、加法器树、快速加法器等三个部分,然后经由指令描述互联关系形成乘法器.通过Lex/Yacc构成编译器,解析程序得到乘法器的Verilog代码.采用该设计语言生成的七种典型结构的32位有符号单周期乘法器,在200MHz工作频率设定下,使用GRACE 0.18μm 1P6M工艺,进行逻辑综合、布局布线、静态时序和功耗分析.实验结果表明,这七种乘法器速度都优于Synopsys DesignWare产生的乘法器,其中由改进型Booth Radix4编码、冗余二进制加法器树和跳跃进位加法器构成的乘法器综合性能超出Synopsys Design Ware产生的乘法器达35%,因此该设计语言可应用于高性能乘法器电路快速设计应用中.

摘要：分析了P沟VDMOS器件结构中外延层参数与击穿电压、导通电阻之间的关系.采用Silvaco对该器件的元胞结构、物理参数和电学性能进行了模拟和优化,并设计了针对该器件的终端结构.完全依靠国内生产线流程成功开发出了P沟VDMOS制造工艺,并据此研制出了耐压值80V、输出电流14A的P沟VDMOS.测试了其静态和动态参数,均达到了设计要求.

摘要：为了满足片上系统对模数转换器的低功耗和高性能的要求,设计并实现了一种1.2V7位125MS/s双采样流水线模数转换器.该模数转换器采用了一种新的运算放大器共享技术以及相应的时序关系,从而消除了采样时序失配问题,并减小了整个模数转换器的功耗和面积.该模数转换器采用0.13μm CMOS工艺实现,测试结果表明,该模数转换器的最大信噪失真比为43.38dB,有效位数为6.8位.在电源电压为1.2V、采样速率为125MS/s时,该模数转换器的功耗仅为10.8mW.

摘要：根据集成电路(IC)可制造性设计的概念,综合考虑电路制造的参数成品率极大,最优容差设计,调整设计和制造费用极小化问题,提出了建立在不可微规划框架上的统计最优化方法统一模型。该模型可包含目前确定性统计最优化的基本类型,为统计最优化的进一步发展开辟了新径。

摘要：本文分析了集成电路设计和制造方面的特点及参数最优化的一般性问题.分析了集成电路设计初级阶段多目标优化的必要性和必然性.从这些特点出发综合了目前在这一领域已有的工作和方法,并就多目标优化的数学方法,集成电路设计和制造的统计性规律以及多目标优化的特殊对策作了较详细的描述.同时,给出了作者在此方面的一些工作.本文的目的是通过分析和讨论,给出集成电路优化设计的特殊性以及目前存在的问题,同时看到这一研究的必要性,以明确其研究目标和方向.

摘要：基于对电路特性函数的序列正交二次逼近，本文给出了考虑工艺参数随机起伏引起电路特性随机变化的统计最优化方法。该方法是根据集成电路设计和制造的特殊性提出的，它与传统的统计最优化模型和方法有显著区别，适合于电路设计参数和工艺扰动参数不在同一空间的最优化问题。本文给出了这一模型的理论框架及其证明，并结合ＣＭＯＳ电路的最优设计证明了该方法的可行性和实用性，得到了满意的结果。

摘要：本文给出了一类CMOS门电路的最优设计问题,并给出了在一定约束条件下最大倒相链级数优化的混合整数优化模型。根据一种连续整数规划求解方法,本文提出了对CMOS电路混合整数优化的设计方法和步骤。最后,本文给出了一个实际的设计结果。

摘要：本文基于半无穷不可微最优化方法的框架和模型,提出了求解电路成品率极大的中心值设计,容差设计,调整设计及电路制造费用极小化为一体的统计最优化(DCTT)的求解方法及其策略。该方法不需要电路函数的凸性要求和构成可按受域的电路性能函数的半光滑假设。在引入抑制约束膨胀的策略后,该方法在确定性优化框架下可解决较大规模的统计最优化问题。为统计最优化的进一步发展开辟了一条新径。