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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于正交设计和神经网络的器件级抗辐照加固预测模型的建立方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115758879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211425366.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于正交设计和神经网络的器件级抗辐照加固预测模型的建立方法是由徐长卿;廖新芳;刘毅;王晨;杨银堂设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于正交设计和神经网络的器件级抗辐照加固预测模型的建立方法在说明书摘要公布了：本发明为解决对宇航用电子器件的抗辐照加固设计需要经过大量的工艺摸底试验才能得到较为优化的加固方案，导致宇航用抗辐照加固产品研制周期长，研制成本高的问题，而提供一种基于正交设计和神经网络的器件级抗辐照加固预测模型的建立方法。该方法在经器件地面辐照试验数据和器件关键电学参数测试数据校准后的器件TCAD仿真模型的基础上，基于正交设计方法利用仿真获取不同加固条件下器件抗辐照性能和关键电学参数的变化，利用神经网络拟合建立复杂加固条件下器件抗辐照性能和关键电学参数变化预测模型。在所建立的预测模型的基础上，进一步通过遗传算法、模拟退火算法等搜索算法获得最优或近似最优的加固方案，从而指导宇航用抗辐照加固产品的制备。

本发明授权基于正交设计和神经网络的器件级抗辐照加固预测模型的建立方法在权利要求书中公布了：1.一种基于正交设计和神经网络的器件级抗辐照加固预测模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：针对初始待加固器件结构，建立TCAD仿真模型，并根据待加固器件关键电学参数的实际测试数据和地面辐照试验数据对TCAD仿真模型进行校准；步骤2：选取至少三种辐照加固技术分别进行初步TCAD仿真，获取不同的加固技术对于器件抗辐照性能和关键电学参数的影响规律；步骤3：根据步骤2获得的影响规律，选取其中m种可行的加固技术，并对单个加固技术的参数变化范围进行n-1等分，利用正交设计方法建立m因素n水平正交设计表；其中，m≥3，n≥5，且m与n均为整数；步骤4：根据正交设计表进行TCAD仿真，得到单一加固技术或多种加固技术共同作用下器件抗辐照性能和关键电学参数变化的离散数据；步骤5：将步骤4仿真得到的离散数据随机分成训练集、验证集和测试集；步骤6：构建基于神经网络的复杂加固条件下器件抗辐照性能和关键电学参数变化预测模型，利用训练集数据进行迭代学习，同时利用验证集数据进行精度验证，获得待加固器件抗辐照性能和关键电学参数变化预测模型的预测结果；步骤7：利用测试集数据验证步骤6中所建立预测模型的预测结果与步骤4中的TCAD仿真结果的误差是否低于设定阈值；若是，则训练完成，获得预测模型；若否，则返回步骤6，并修改基于神经网络的复杂加固条件下器件抗辐照性能和关键电学参数变化预测模型的网络参数，直至预测结果与仿真结果的误差低于设定阈值，获得预测模型。

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