买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化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：CN115795944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211412714.4，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化方法是由谌东东;黄秋娟;李迪设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化方法，包括：建立锥形TSV阵列热应力场有限元模型；按照正交设计方案进行有限元模拟，获取包括锥形TSV阵列设计参数和峰值应力的数据库；建立基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化模型并利用所述数据库进行训练，以描述TSV阵列设计参数与上表面峰值应力、下表面峰值应力和中截面峰值应力之间的映射关系；构建TSV阵列上表面峰值应力、下表面峰值应力和中截面峰值应力的多目标优化函数；利用种群优化算法优化TSV阵列设计参数。本发明利用ANFIS优化算法优化三维集成电路中TSV的设计参数，可以高效地确定TSV的设计尺寸参数，提高集成电路设计效率，缩短集成电路芯片研制周期。

本发明授权一种基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化方法，其特征在于，包括： S1：建立锥形TSV阵列热应力场有限元模型； S2：按照正交设计方案进行有限元模拟，获取包括锥形TSV阵列设计参数和峰值应力的数据库； S3：建立基于ANFIS的锥形TSV阵列峰值应力优化模型并利用所述数据库进行训练，以描述TSV阵列设计参数与上表面峰值应力、下表面峰值应力和中截面峰值应力之间的映射关系； 所述S3包括：S3.1：构建自适应神经模糊推理系统，所述自适应神经模糊推理系统包括模糊化层、规则强度释放层、归一化层、解模糊化层和输出层； 所述S3.1包括： S3.11：模糊化层，将输入的一组TSV阵列设计参数进行模糊化并计算隶属度，获得每个TSV阵列设计参数的模糊度结果和隶属度值； 模糊度结果表示为： 其中，α、β和γ为前件参数，x表示输入的TSV阵列设计参数； 所述TSV阵列设计参数的隶属度计算公式为： 其中，x、y、z、u、v、q分别表示输入的一组TSV上表面半径、TSV下表面半径、TSV高度、TSV间距、缓冲层厚度和绝缘层厚度， 和分别表示TSV上表面半径、TSV下表面半径、TSV高度、TSV间距、缓冲层厚度和绝缘层厚度的隶属度函数； S3.12：规则强度释放层，将所述一组TSV阵列设计参数的隶属度值相乘，得到规则强度释放层的输出结果； S3.13：归一化层，将第i条规则的可信度进行归一化，获得归一化后的第i条规则的可信度； S3.14：解模糊化层，利用归一化后的可信度获得解模糊化后的结果； S3.15：输出层，计算输入的一组TSV阵列设计参数解模糊化后的结果的总和； S3.2：利用所述数据库训练所述自适应神经模糊推理系统，利用反向传播算法更新前件参数，利用最小二乘估计法计算后件参数，获得训练后的自适应神经模糊推理系统，用以描述TSV阵列设计参数与上表面峰值应力、下表面峰值应力和中截面峰值应力之间的映射关系； S4：构建TSV阵列上表面峰值应力、下表面峰值应力和中截面峰值应力的多目标优化函数； S5：根据所述映射关系和所述多目标优化函数，利用种群优化算法优化TSV阵列设计参数，以实现TSV阵列峰值应力的智能优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。