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A Hybrid Force-Directed Self-Organizing Neural Network Approach to Automatic Printed Circuit Board Component Placement with EMC Consideration Une approche hybride de réseau neuronal auto-organisé dirigée par la force pour le placement automatique des composants de cartes de circuits imprimés avec prise en compte de la CEM

Teck Lin ANG, Yuji TARUI, Takashi SAKUSABE, Takehiro TAKAHASHI, Noboru SCHIBUYA

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Résumé:

Cet article décrit une approche hybride de réseau neuronal auto-organisé dirigée par la force pour le placement de cartes de circuits imprimés (PCB) en tenant compte de la compatibilité électromagnétique (CEM). Dans la plupart des algorithmes conventionnels de placement automatique des PCB, le seul facteur pris en compte dans la fonction objectif est la longueur nette totale minimisée. Cependant, pour les circuits imprimés haute vitesse et haute densité d'aujourd'hui, la conformité CEM ne peut pas être atteinte par un tel objectif unique. Pour résoudre ce problème, l'algorithme présenté prend en compte la CEM, outre le chevauchement des composants et la longueur nette totale minimisée. Ces facteurs sont optimisés au moyen d’une carte auto-organisatrice adaptée. La comparaison des résultats de placement simulés ainsi que des mesures réelles avec des logiciels commerciaux confirme l'efficacité de la méthode proposée.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E85-B No.9 pp.1797-1805
Date de publication
2002/09/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Compatibilité électromagnétique (EMC)

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