Seminar1 Werkzeuge und Verfahren zur Optimierung von ...publications.eas.iis.fraunhofer.de/papers/1999/040/slides.pdf1 Fraunhofer Institut Integrierte Schaltungen IIS 8. GMM-Workshop

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Fraunhofer InstitutIntegrierte Schaltungen

IIS

8. GMM-Workshop „Methoden und Werkzeuge zum Entwurf von Mikrosystemen

Seminar1Werkzeuge und Verfahren zur Optimierung von Mikrosystemen

Modulares Optimierungssystem MOSCITO

Sandra Parodat

Fraunhofer-Institut für Integrierte SchaltungenAußenstelle EAS DresdenZeunerstraße 38, D-01069 Dresdene-mail: [email protected]

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IIS


8. GMM-Workshop „Methoden und Werkzeuge zum Entwurf von Mikrosystemen“

Verbindung Simulation und Optimierung

Modulares Gesamtsystem, Schnittstellen

Optimierung einer Mehrfach-Ionisationskammer

Implementierung als verteiltes System

Weiterentwicklungen

Motivation

Konzeption

Beispiel

Realisierung

Ausblick

Übersicht

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IIS



System

Subsystem

Device

MikrosystementwurfAbstraktionsebenen

SimulatorkopplungModellierung

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IIS



Verhaltensanalyse und Validierung von Modellen für definierte Simulationsstimuli und ausgewählte Parameterkombinationen

leistungsfähige Algorithmen für die Suche nach Optima (Maxima oder Minima) in Parameterräumen

Verbindung von Simulations- und Optimierungsmethoden

Simulation

Optimierung

Ziel

MikrosystementwurfModellierung und Simulation

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IIS



Optimierungssystem MOSCITOModular System for Constraint Nonlinear Microsystem Optimization

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IIS



• Integration von neuen Komponenten• Erweiterung der Funktionalität

• Austauschbarkeit von Algorithmen(Optimierungsverfahren, Simulatoren, ...)

• Zuschnitt auf industrielle Entwurfssysteme, standartisierte Beschreibungssprachen

• Einbeziehung von Erfahrungen und Entscheidungendes Entwerfers

• Problemanalyse• Anzeige des Optimierungsfortschritts

Offenheit

Modularität

Schnittstellen

Interaktives User-Interface

Visualisierung

Optimierungssystem MOSCITOAnforderungen

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IIS



Optimierungssystem MOSCITOStruktur

SimulationModellgenerierung

Optimierung

Front End

File Edit View HelpRun

Istfunktion

Zielfunktion

instanziertes Modell

aktuelle

Wichtung

Spezifikation

Steuerparameter

FehlerberechnungStartwerte

Steuerparameter

generisches

Parameter

Restriktionen

Modell p1

p2p3

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IIS



Optimierungssystem MOSCITOModularität


Optimierung

Front End


Istfunktion

Zielfunktion


aktuelle

Wichtung

Spezifikation

Steuerparameter


Steuerparameter

generisches

Parameter

Restriktionen

Modell

APDLMAST HDL-A

C/C++JAVA Saber

ELDO/Accusim

MatlabSpice

Quadratsumme

BetragsummeMinimum

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IIS



Quasi-Newton

Konjugierte Gradienten

Nelder-Mead

Powell

Simulated Annealing

Optimierungssystem MOSCITOImplementierte Optimierungsverfahren

• verwendet 1. und (approximativ) 2. partielle Ableitungen• bildet quadratisches Modell der Zielfunktion mittels

Taylor-Reihe

• verwendet 1. partielle Ableitung• Suchrichtungen sind paarweise konjugiert

• ableitungsfrei• Suche durch Reflexion, Expansion und Kontraktion eines

(n+1)-dimensionalen Simplex

• ableitungsfrei• sukzessive 1-dimensionale Suchalgorithmen in den

Koordinatenrichtungen

• ableitungsfrei• Ansatz enthält Analogien zur Thermodynamik• verwendet heuristische Komponenten zur Suche

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IIS



Nutzung von MOSCITOModellgenerierung


• Erstellung eines Modells mit freien Parametern

• Platzhalter für Parameter einfügen

• Ersetzung der Platzhalter durch aktuelle Parameterwerte

• Weiterleitung des instanzierten Modells

/TITLE,VM155: SHAPE OPTIMIZATION ...tk16 = 2.045e-01tk27 = 1.935e-01tk38 = 2.289e-01tk49 = 1.866e-01...ET,1,PLANE42MP,EX,1,10E6MP,NUXY,1,0.3 K,1 K,5,10 ...K,7,2.5,TK27...LSEL,S,LINE,,5,9

ModellbeschreibungModellgenerierung

generischesModell p1

p2p3

(Netzliste, Verhaltens-

aktuelleParameterwerte

generisches Modell

beschreibung,...)

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IIS



Nutzung von MOSCITOSimulation

• Steuerparameter für Simulator• Festlegung von Analyseart, Solver-

Optionen etc.• Ergebnisextraktion

• Aufruf des Simulators• Berechnung der Istfunktion • Weiterleitung der Simulations-

ergebnisse

Simulation

Steuerparameter

Istfunktion


...NSEL,S,LOC,YDSYM,SYMM,X ...NSEL,ALLFK,10,FX,1500 DK,1,ALL,0... SOLVE

NSEL,S,LOC,X,0,9*GET,STRS,SORT,,MAX*GET,TVOL,SSUM,,ITEM,VOLU... *MSG,INFO,tvol%G 0

Simulator-Inputfile

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IIS



Nutzung von MOSCITOFehlerberechnung

Istfunktion

Zielfunktion Wichtung

Spezifikation

Fehlerberechnung

• Spezifikation des gewünschten Sollverlaufes

• Bewertung der Simulationsergebnisse unter Berücksichtigung der Spezifika-tion (Wichtung)

• Berechnung des Zielfunktionswertes• Weiterleitung des Zielfunktionswertes

an die Optimierung

Zielfunktionswert

− Wichtung für Ströme − Wichtung für Anstiege

∑ ∑= =→⋅+⋅=

k

i

N

j ji sIz1 121 maxˆλλ

1λ

2λ

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IIS



Nutzung von MOSCITOOptimierung

aktuelleParameter

OptimierungStartwerte

Steuerparameter

RestriktionenZielfunktion

• Definition von Schranken• Formulierung von Nebenbedingungen• Festlegen von Startwerten• Einstellung der Parameter des

Optimierungsalgorithmus

• Bestimmung neuer Parameterwerte entsprechend der gewähltenOptimierungsstrategie

• Weiterleitung der aktuellen Parameter-werte

z.B. Nelder-Mead-Simplex

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IIS



Nutzung von MOSCITOVorbereitungen


Optimierung

Front End


Istfunktion

Zielfunktion


aktuelle

Wichtung

Spezifikation

Steuerparameter


Steuerparameter

generisches

Parameter

Restriktionen

Modell p1

p2p3

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IIS



Nutzung von MOSCITOOptimierungszyklus


Optimierung

Front End


Istfunktion

Zielfunktion


aktuelle

Wichtung

Spezifikation

Steuerparameter


Steuerparameter

generisches

Parameter

Restriktionen

Modell p1

p2p3

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IIS



Wirkprinzip

• Die vom Strahler ausgesendeten Strahlen erzeugen freie Ladungen in Meßzellen

• Nach Anlegen einer Spannung kann ein Strom gemessen werden.

• In den durch Materialkante überdeckten Kammern werden aufgrund der Dämpfung niedrigere Ströme generiert.

Einsatzgebiete

• Dickenmessung in radiometrischen Meßgeräten

• Detektion einer Materialkante

Strahler

Strahlung

Materialbahn

Mehrfach-IonisationskammerBeispielsystem

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IIS



Optimierungsparameter

a Elektrodenabstand d Dicke der Abschirmungp Kammerdruck

Nebenbedingungen

1.0 bar p 5.0 bar 0.5 mm d 5.0 mm3.0 mm a 15.0 mm a d 1.0 mm

≤ ≤≤ ≤≤ ≤– ≥

a d

p

Mehrfach-IonisationskammerOptimierungsparameter

Strahler

Materialbahn

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IIS



I1I1

I1

I1I1

I1I1

s maximaler Anstieg

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

-10,0 -8,0 -6,0 -4,0 -2,0 0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0

hohe Ströme in denKammerzellen

genaue Detektion einer Materialkante

vorgegebenen Meßbereichsichern

multikriterielle Zielfunktion ∑ =→⋅=

k

i iIsz1

maxˆ ∑ ∑= =→⋅+⋅=

k

i

N

j ji sIz1 121 maxˆλλ

Mehrfach-IonisationskammerOptimierungsziele

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IIS



Mehrfach-IonisationskammerMOSCITO-Konfiguration

Front End


Istfunktion

Zielfunktion


aktuelle

Wichtung

Spezifikation

Steuerparameter

Startwerte

Steuerparameter

generisches

Parameter

Restriktionen

Modell

C/C++Matlab


Optimierung Fehlerberechnung

MFIK-Sim

Nelder-MeadPowellQuasi-NewtonKonj. Gradienten ∑ ∑= =

⋅+⋅=k

i

N

j ji sIz1 121 ˆλλ

Gewichtete Summe

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IIS



Optimierung mit verschiedenenen Wichtungen

Größenverhältnisse der optimierten Kammern

O p t i m u m 1

O p t i m u m 2 O p t i m u m 3

Start Opt. 1 Opt. 2 Opt. 3Abstand a 6.00 15.00 3.00 5.38Dicke d 2.50 0.51 1.99 0.65Druck p 2.00 5.00 3.89 5.00Ströme 1.08e-8 1.13e-7 3.94e-9 3.62e-8Anstiege 1.13 0.41 2.53 1.57s∑

I∑

Mehrfach-IonisationskammerErgebnisse

Optimum 1

Optimum 2 Optimum 3

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IIS



Mehrfach-IonisationskammerErgebnisse

Parameter p

Zielfunktion

Ströme in den Kammern

Anstiege der Splines

0.0E+00

5.0E-09

1.0E-08

1.5E-08

2.0E-08

2.5E-08

-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

Optimum 1Optimum 3StartOptimum 2

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

StartOptimum 1Optimum 2Optimum 3

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IIS



Internet-basiertes System

• Effizienzsteigerung durch bessere Ressourcen-auslastung

• Nutzung der Werkzeuge je nach Verfügbarkeitoder Plattform

• Verteiltes Arbeiten über Internet

Optimierungssystem MoscitoRealisierung

Internet

LAN

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IIS



• Weiterentwicklung des verteilten Optimierungssystems

• Ergänzung weiterer Optimierungsverfahren

• exakte Berücksichtigung von Nebenbedingungen

• Wechsel des Optimierungsverfahrens(interaktiv und/oder automatisch)

• graphische Eingabe von Spezifikation und Wichtung

• Tools zur- Problemanalyse (Reduktion des Parameterraums, ...)- Unterstützung der Startwertsuche

Optimierungssystem MoscitoAusblick

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