PCB布线优化方法

2022-04-10 10:03:57 | 浏览次数:

摘 要:印制电路板的布线和布局决定着印制电路板的性能优良与否。印制电路板布线方式包括手工布线和自动布线。在印制电路板布线中要考虑电源和地线的处理、应用网络系统等问题。人工免疫算法、蚁群算法等仿生学算法也可以应用到印制电路板的布线优化中。

关键词:印制电路板;布线优化;方法

前言

随着科学技术的飞速发展,印制电路板经历了单层到双面和多层的发展以及高精度、性能和低成本的发展。由于印制电路板的布线影响着印制电路板的性能,所以有必要对印制电路板的布线进行分析。而随着仿生学在电子工程方面的应用,人工免疫算法、蚁群算法等仿生学算法也应用到了印制电路板的布线中,并对布线优化起到了积极的作用。因此有必要对仿生学在印制电路板的布线中的应用进行分析。

1 PCB布线

PCB,即印制电路板,也可以成为印刷线路板,是重要的电子部件。在设计印制电路板的工作流程中,包括网表的输入、根据规则布局各种元器件、根据规则布线、最终的检查等。在印制电路板的设计中,最主要的流程就是根据规则布局各种元器件和根据规则布线。印制电路板的布线和布局决定着印制电路板的性能优良与否、决定着这一电子变换器性能的优良与否。

从布线方式的角度看,印制电路板包括手工布线和自动布线。在实际的印制电路板布线工作中,一般采取手工布线和自动布线相结合的方法,即手工布线-自动布线-手工布线。在开始布线时,首先要对主电源按要求进行手工布线。之后,通过自动布线器根据设计好的文件进行自动布线。在自动布线完成以后,通过手工对印制电路板的走线进行微调。在印制电路板的布线中要充分重视电源和地线的处理以及应用网络系统等问题。

1.1 电源和地线的处理

电源和地线会对印制电路板产生干扰并影响印制电路板的性能,进而影响电子变换器的性能。因此,在印制电路板的布线设计中要注意电源和地线之间的干扰,尽量降低电源和电线造成的噪音干扰,提高印制电路板的性能。降低电源和地线噪音干扰的主要方法包括对电源和地线安装去耦电容。

1.2 应用网络系统

目前的印制电路板布线中的很多工作是根据网络系统完成的。如果网格过于稀疏,容易造成通路过少,影响步通率;如果网格过于密集,容易造成数据量过大,影响计算速度。因此,要注意网络系统的应用,设计合理的网格。

2 PCB布线优化

随着科学技术和仿生学的飞速发展,人工智能优化和仿生学的科研成果也应用到印制电路板的布线中。包括人工免疫算法、蚁群算法和基于MATLAB的BP神经网络算法也应用到了印制电路板的布线优化中,使得印制电路板在布线的工作中,速度更快捷、精度更准确、运行性能更优良。

2.1 人工免疫算法在PCB布线优化的应用

人工免疫算法主要是以对疫苗进行合理提取为基础,通过对疫苗进行接种和选择两个过程达到提高适应度的目的。人工免疫算法能够有效地提高算法的收敛性以求得最优解。通过人工免疫算法计算所有等位点的最短距离可以有效完成对印制电路板布线的优化工作。人工免疫算法的具体步骤为首先按照需要完成的目标和各种约束场完成数学建模工作。然后通过随机函数产生抗体和抗体群并根据具体问题提取疫苗。根据提取的疫苗判断是否寻找到最优疫苗,即解决问题的最优解。如果已经是最优解,则终止算法;如果不是最优解则通过变异和交叉对抗体进行修改。通过修改后的抗体重新选择疫苗,并返回提取疫苗的步骤,进行疫苗判断工作,直到寻找到最优解。人工免疫算法的优点是通过引入疫苗,加强了局部信息的利用,进而提高了算法收敛性的求解,提高了全局最优解的计算速度。同时需要注意的是,人工免疫算法虽然通过引入疫苗提取提高了收敛性的求解,但是正是由于引入了疫苗,使得在提取疫苗这一环节中增加了计算时间。所以,提高提取疫苗的速度可以在印制电路板布线优化的基础上提高计算速度。

2.2 蚁群算法在PCB布线优化的应用

蚁群算法是模拟后一个蚂蚁对之前蚂蚁释放的信息进行分析以达到寻找最短路径这一现象。利用蚁群算法寻找一个非闭合的环路布线路径,并保证经过所有节点的总路径最短,就可以完成优化印制电路板的布线工作。蚁群算法在PCB布线优化的应用中,首先通过蚁群算法求解所有节点上的闭合环路的最短路径。然后求解该闭合环路中的最长支路。将通过所有节点的最短路径长度减去最长支路就是最优路径。

3 结束语

文章通过对印制电路板进行分析,讨论了影响印制电路板布线的因素,总结出电源和地线的处理、应用网络系统是影响布线工作的主要因素,并对印制电路板布线中需要注意的事项进行讨论。进而利用仿生学在电子工程中的应用,讨论了人工免疫算法、蚁群算法在印制电路板布线优化的原理和作用。总结出人工免疫算法提高了全局最优解的计算速度,但是在提取疫苗环节增加了计算时间。蚁群算法可以有效保证总路径最短,达到布线优化的目的。

参考文献

[1]林渭勋.现代电力电子技术[M].北京:机械工业出版社,2007.

[2]刘朝华.免疫克隆选择算法研究及其应用[D].长沙:湖南大学,2010.

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