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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明涉及一种三维集成系统散热TSV阵列的设计方法，包括：步骤1、建立热量沿TSV阵列的纵向传播的温度场有限元模型；步骤2、从所述温度场有限元模型中提取单个TSV作为基本计算单元，并利用长方体等效原则，获取所述TSV阵列的设计参数与等效热导率的映射关系模型；步骤3、构建TSV阵列的峰值温度、平均温度和上下表面温度的均匀度的多目标优化函数；步骤4、基于所述映射关系模型和所述多目标优化函数，利用粒子群优化算法优化TSV阵列的设计参数，得到优化后的TSV阵列的设计参数。本发明的设计方法可以提高集成电路设计效率，降低研发成本，缩短集成电路芯片研制周期。

主权项：1.一种三维集成系统散热TSV阵列的设计方法，其特征在于，所述设计方法包括：步骤1、建立热量沿TSV阵列的纵向传播的温度场有限元模型，所述TSV阵列包括M*N个TSV；步骤2、从所述温度场有限元模型中提取单个TSV作为基本计算单元，并利用长方体等效原则，获取所述TSV阵列的设计参数与等效热导率的映射关系模型；所述TSV包括第一部分和第二部分，所述第一部分包括第一子部分和第二子部分，所述第一子部分、所述第二部分和所述第二子部分沿纵向从下至上排布，所述第一子部分和所述第二子部分均包括高度为h1的绝缘层和铜柱，所述第二部分包括高度为h2的阻挡层、绝缘层和铜柱，所述TSV的高度h为2h1和h2的和；其中：利用长方体等效原则，获取所述TSV阵列的设计参数与等效热导率的映射关系模型，包括：S1、基于长方体等效原则，获取所述第一子部分和所述第二子部分的第一等效热导率，以及获取所述第二部分的第二等效热导率；S2、根据所述第一等效热导率和所述第二等效热导率得到所述映射关系模型；步骤3、构建TSV阵列的峰值温度、平均温度和上下表面温度的均匀度的多目标优化函数；所述多目标优化函数为：F＝PT-PTdes2+AT-ATdes2+UT-UTdes2+DT-DTdes2UT＝UTmax-UTminDT＝DTmax-DTmin其中，F为多目标优化函数，PT为所述TSV阵列的峰值温度，AT为TSV阵列的平均温度，PTdes为期望的峰值温度，ATdes为期望的平均温度，UT为所述TSV阵列的上表面的温度均匀度，DT为所述TSV阵列的下表面的温度均匀度，UTdes为所述TSV阵列的上表面的温度均匀度的期望值，DTdes为所述TSV阵列的下表面的温度均匀度的期望值，UTmax为所述TSV阵列的上表面的温度的最大值，UTmin为所述TSV阵列的上表面的温度的最小值，DTmax为所述TSV阵列的下表面的温度的最大值，DTmin为所述TSV阵列的下表面的温度的最小值；步骤4、基于所述映射关系模型和所述多目标优化函数，利用粒子群优化算法优化TSV阵列的设计参数，得到优化后的TSV阵列的设计参数；所述步骤4包括：步骤4.1、初始化种群的参数，参数包括初始化群体中粒子的数目和最大迭代次数；步骤4.2、设定温度期望指标，所述温度期望指标包括TSV阵列的峰值温度、平均温度、上表面的温度均匀度和下表面的温度均匀度；步骤4.3、随机初始化种群中粒子的位置和速度；步骤4.4、利用所述多目标优化函数计算各个所述粒子的适应度，并得到当前的局部最优值和全局最优值；步骤4.5、计算各个所述粒子的速度，判断所述粒子的速度是否超出范围，若是，则将该粒子拉大到边界；步骤4.6、利用所述多目标优化函数计算经所述步骤4.5处理后所有粒子的适应度，判断该适应度是否小于局部最优值，若是，则将所述局部最优值替换成该适应度，以作为新的局部最优值，否则，局部最优值不变，之后判断当前的所述局部最优值是否小于所述全局最优值，若是，则将所述全局最优值替换成该局部最优值，以作为新的述全局最优值，否则，全局最优值不变；步骤4.7、利用惯性权值线性递减模型处理步骤4.6后的粒子；所述惯性权值线性递减模型为：vit+1＝wvit+c1r1pi-xit+c2r2pg-xitxit+1＝xit+vit+1 其中，xi为第i个粒子的位置向量，vi为第i个粒子的速度向量，w为惯性权值，pi为局部最优位置，pg为全局最优位置，c1和c2是常数，r1和r2均为[0,1]之间的随机数，iter为当前迭代次数，itermax为最大迭代次数，wmax为惯性权值的最大值和wmin为惯性权值的最小值；步骤4.8、判断迭代次数是否达到所述最大迭代次数，若否，则基于步骤4.7后的粒子循环执行步骤4.4-步骤4.8，若是，则选取所有迭代中所得到的全局最优值的最小值，该最小值对应的粒子即为最终得到的优化后的TSV阵列的设计参数；步骤4.9、按照步骤4.8得到的设计参数修改所述映射关系模型的设计参数，得到温度指标，以根据温度指标和温度期望指标得到最终结果。

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