Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Fortes, Anderson de Paula |
| Orientador(a): |
Girardi, Alessandro |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pampa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Mestrado Acadêmico em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Campus Alegrete
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3963
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Resumo: |
A contínua redução das dimensões e tensões de alimentação dos circuitos integrados torna os processos de otimização e fabricação dos circuitos mais complexos. A parte analógica de um circuito integrado misto representa uma grande parcela no esforço de dimensionamento do circuito. É necessário dimensionar cada dispositivo do circuito separadamente de forma a atingir as especificações desejadas para o circuito. Cada componente de um circuito analógico, seja ele um transistor, resistor ou capacitor, representa uma ou mais variáveis, como, por exemplo, o comprimento e largura do canal de um transistor. Em circuitos com muitas variáveis, a combinação de dimensões dos diferentes componentes é muito grande, o que torna o processo de dimensionamento e ajuste dos valores muito complexo. O projetista precisa dimensionar cada um dos componentes e verificar se o circuito atende ao desempenho desejado. Esse processo de dimensionamento de circuito integrado analógico pode ser modelado como um problema de otimização e resolvido por heurísticas de otimização. No entanto, a capacidade das heurísticas para explorar o espaço de busca tem uma grande influência no resultado do dimensionamento do circuito. Neste trabalho, implementou-se duas metaheurísticas bio-inspiradas para dimensionar amplificadores operacionais em tecnologia CMOS: Cuckoo Search (CS) e Firefly. Os resultados são comparados com o dimensionamento utilizando a heurística Particle Swarm Optimization (PSO). Ademais, realizou-se um estudo acerca do critério de parada para os algoritmos propostos e também sobre os valores iniciais para as variáveis livres. Os resultados mostram que PSO e CS são mais adequados para alcançar o desempenho requerido que atenda às especificações do circuito, enquanto o FA apresenta dificuldade em pesquisar eficientemente o espaço de projeto. Além disso, os resultados mostram que heurísticas são apropriadas para o dimensionamento automático de circuitos analógicos e podem levar a resultados melhores do que no processo manual. |
