一种基于深度学习的片上变压器逆向设计方法

本发明公开了一种基于深度学习的片上变压器逆向设计方法，涉及人工智能技术领域，旨在解决现有技术中片上变压器的设计多采用正向设计流程，效率低下等问题，其包括获取待设计片上变压器的电学参数；将待设计片上变压器的电学参数作为输入，基于S参数拟合神经网络模型输出得到待设计片上变压器的二端口S参数序列；将待设计片上变压器的二端口S参数序列作为输入，基于几何参数生成神经网络模型输出得到待设计片上变压器的几何参数；根据待设计片上变压器的几何参数结合制造工艺完成片上变压器的设计。本发明实现了从片上变压器电学参数到几何参数的逆向设计，提高了设计效率，为芯片设计者提供了有效参考。

《一种基于深度学习的片上变压器逆向设计方法》是一发明专利，专利号为 2025100548762，当前法律状态为已下证，由武汉大学提出申请，发明人为何进;孙晗;杨晓政;王豪，申请日期为2025-01-14，公开（公告）日期为2025-09-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：集成电路器件设计、深度学习辅助EDA 芯片片上变压器快速器件逆向设计、参数优化 片上变压器；逆向设计；深度学习；集成电路器件。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度学习的片上变压器逆向设计方法，涉及人工智能技术领域，旨在解决现有技术中片上变压器的设计多采用正向设计流程，效率低下等问题，其包括获取待设计片上变压器的电学参数；将待设计片上变压器的电学参数作为输入，基于S参数拟合神经网络模型输出得到待设计片上变压器的二端口S参数序列；将待设计片上变压器的二端口S参数序列作为输入，基于几何参数生成神经网络模型输出得到待设计片上变压器的几何参数；根据待设计片上变压器的几何参数结合制造工艺完成片上变压器的设计。本发明实现了从片上变压器电学参数到几何参数的逆向设计，提高了设计效率，为芯片设计者提供了有效参考。

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