ivdon3@bk.ru
В статье представлена архитектура и реализация интеллектуального программного комплекса (ИПК) для прогноза теплового сопротивления полупроводниковых приборов, в частности MOSFET-транзисторов, на этапе проектирования. Разработанная система сочетает физико-математическое моделирование многослойных теплопроводящих структур с методами машинного обучения, что позволяет осуществлять точный прогноз тепловых параметров на основе инженерных характеристик и конструкции корпуса. В ИПК реализован механизм автоматического дополнения неполных данных с использованием базы знаний о типовых параметрах отечественных и зарубежных приборов. Обучение моделей проведено на синтетически расширенной выборке, сформированной с учётом теплопроводностей конструктивных материалов и геометрии слоёв. Среди применённых алгоритмов — ансамбли случайных лесов и градиентного бустинга, а также нейросетевые модели. Проведён анализ важности признаков, выявлены ключевые параметры, определяющие, и продемонстрирована возможность применения ИПК для ранней оценки тепловых режимов в CAD- и CAE-средах.
Ключевые слова: тепловое сопротивление, MOSFET, машинное обучение, интеллектуальный программный комплекс, многослойная структура, предсказательная модель, CAD, теплопроводность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ