EDA软件集成管理系统

摘要

随着技术的发展，EDA设计工作变得越来越复杂，往往一个项目工程需要用到很多学科的知识和工具软件。在这种情况下，将仿真工具联合起来实现面向整个复杂产品的协同仿真的需求开始逐渐变得强烈。于是迫切需要一个 EDA设计/仿真集成管理系统通过集成EDA设计任务涉及到的各种应用软件，实现对整个复杂产品设计流程的控制和管理；通过定制设计任务流程模板、定义设计参数信息实现对研发能力要素的积累和重用；通过分发设计任务实现跨专业、多学科协作；从而形成一个统一的集成化管理平台，实现协同设计。
　　本文以应用工具集成、设计流程控制和多学科优化算法为核心，主要进行了以下研究：
　　1．设计整个流程自动化迭代执行的方法。通过对现有EDA软件的研究，实现对EDA应用工具的集成，并在其基础上，考虑如何解析产品的设计参数，以何种方式判断整个产品设计流程迭代执行和结束条件，从而设计整个流程自动化迭代执行的方法，实现流程的自动化迭代执行。
　　2．研究优化算法并将其运用到多学科设计优化任务。对现有多学科设计优化算法进行了较全面的分析，清晰地描述了各算法的算法结构，分析了它们的优缺点。在此基础上，深入地研究了多学科设计优化中常用的遗传优化技术和基于BP神经网络的二次规划算法，并将优化算法应用于管理系统中，实现对设计任务的多目标优化。
　　3．设计并实现了 EDA软件集成管理系统。基于对上述理论的研究，在现有的条件下，通过对其它集成管理系统平台的研究，实现EDA软件集成管理系统的研究与设计。系统包括服务端开发和客户端开发，客户端系统包括任务管理、设计优化、数据库通信和文件传输等模块，通过UI界面实现对设计流程信息存储和设计优化；服务端系统包括协议解析、文件传输、设计优化和控制执行引擎等模块，接收客户端信息实现系统远程操作。
　　4．测试系统功能实现并进行测试结果分析。最后，本文搭建了实验平台，介绍了集成化管理平台的实现，并结合具体的例子进行了案例分析。

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缩略词表

第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究目标及内容

1.4 本文组织结构

第二章 相关理论和技术基础

2.1 EDA集成管理系统概述

2.2 多学科协同设计

2.3 系统应用工具集成

2.4 多学科优化技术

2.5 系统开发相关技术

2.6 本章小结

第三章 优化算法研究

3.1 优化算法概述

3.2基于BP神经网络的二次规划算法

3.3 遗传算法

3.4 本章小结

第四章 系统设计与实现

4.1 系统需求分析

4.2 系统总体框架

4.3 信息存储设计

4.4 客户端设计

4.5 服务端设计

4.6本章小结

第五章 集成化平台实现与案例分析

5.1 集成化平台环境

5.2 集成化平台实现

5.3 完整设计案例

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果