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Marie Curie Industry Host Fellowships

O-MOORE-NICE!

Operational MOdel Order REduction for Nanoscale IC Electronics

Call Identifier: FP6-2005-Mobility-3

In der Entwicklung integrierter Schaltungen (ICs) spielt die rechnergestützte Simulation eine entscheidende Rolle. Mathematische Modelle beschreiben die dynamischen Prozesse und Wechselwirkungen elektrischer Bauteile und Baugruppen. Die Lösung der Modellgleichungen im Zeit- bzw. Frequenzbereich dient der Verifikation des Schaltverhaltens, die ein unabdingbarer Schritt auf dem Weg zur Fertigung ist. Schrumpfende Strukturen, wachsende Packungsdichten und höhere Betriebsfrequenzen bedingen den Einsatz verfeinerter Modelle und die Miteinbeziehung sekundärer - oder parasitärer - Effekte. Dies führt zu hochdimensionalen Problemstellungen deren Lösung sehr viel Zeit in Anspruch nimmt und damit im Widerspruch zu einer marktgerechten Entwicklungsdauer steht.
Die Modell-Ordnungs-Reduktion sucht einen Ausweg aus diesem Dilemma zu finden. Redundanzen werden erkannt, wenig relevante Größen werden zugunsten verhaltensbestimmender vernachlässigt. Die Komplexität des Schaltungsmodells wird reduziert um durch Simulationen schneller zu Aussagen über gesuchte Charakteristika im Rahmen geeigneter Genauigkeiten zu kommen. Wissen in Wissenschaft und Industrie über verschiedene Ansätze ist weitverstreut über Europa.

In diesem drei Jahre dauernden Wissens-Transfer-Projekt sollen zunächst Kenntnisse aus der universitären Forschung in ein industrielles Umfeld eingebettet und damit der Wirtschaft zugänglich gemacht werden um deren Nutzen zu dokumentieren und Impulse für weitere Anstrengungen zu erhalten. Gewonnenes Wissen wird in einem zweiten Abschnitt an die Universität fließen. Angehenden Wissenschaftlern wird im Rahmen von Seminaren und Vorlesungen ein Einblick in die Problemstellungen in der Halbleiterindustrie vermittelt.

Vier Projektpartner befassen sich mit unterschiedlichen Ansätzen zur Modell-Ordnungs-Reduktion und versuchen mögliche Synergieeffekte auszunutzen:

• Technische Universität Chemnitz

  Lineare und Nichtlineare Modell-Ordungs-Reduktion (MOR)

  Der Schwerpunkt liegt auf den "klassischen" Verfahren zur Komplexitätsreduktion wie z.B. Balanced Truncation, Krylov- und POD-Verfahren. Anwendungen aus dem Halbleiterbereich verlangen nach einer Ausweitung bestehender Verfahren auf differential-algebraische Probleme, der Einbindung von Parameterabhängigkeiten, Erhaltung von Passivität und Stabilität, Realisierung des reduzierten Problems als vom Simulator erkennbare Struktur, d.h. Übersetzung in eine Netzliste. Die Reduzierung nichtlinearer Teile stellt jedoch die größte Herausforderung dar. Hier werden speziell Verfahren untersucht bei denen ein gegebenes nichtlineares Systems abschnittsweise linearisiert werden, sogenannte TPWL-Verfahren. Ein weiterer erfolgversprechender Ansatz basiert auf der Identifikation wenig relevanter Teile nichtlinearer Modellbeschreibungen.
  
  

  Projektleiter:

  Prof. Dr. Peter Benner

  Projektbearbeiter:

  Dr. Michael Striebel
  
  

• Universität Antwerpen

  Response Surface Modelling (RSM)

  Aufgrund stets kleiner werdender Strukturen können produktionsbedingte Schwankungen, wie etwa Variationen der Schichtdicken von Silikon-Wavern und Schwankungen in der Belichtung die dem Ätzprozess vorangeht, großen Einfluss auf das Schaltverhalten haben. Dies verlangt nach einem "robusten Design" welches mögliche Schwankungen in der Fertigung bereits im Entwicklungsprozess berücksichtigt. Response Surface Modelling bildet die Abhängigkeit von Kenngrößen von einer Vielzahl von Parametern ab. RSM basiert auf der Kollektion von Simulations und Messdaten. Das Verhalten des Gesamtsystems zu einem Parametersatz wird aus vorliegenden Daten abgeleitet. Vector fitting ist eines der Verfahren aus der RSM-Familie welches untersucht wird.
  Allgemein werden Parameterisierung, die Auswahl von Messpunkten, Einfluss von Nichtlinearitäten und Kombinationen mit Verfahren aus Optimierung und Statistik untersucht.
  
  

  Projektleiter:

  Prof. Dr. Tom Dhaene
  

  Projektbearbeiter:

  Dr. Luciano De Tommasi
  

• Technische Universität Eindhoven

  Behavioural Model Order Reduction (BMOR)

  Im top-down Design und der Verification großer Systeme werden Verfahren benötigt die bereits zu einem frühen Zeitpunkt erlauben, Aussagen über das Zusammenwirken einzelner Systemteile zu treffen. Hierzu werden detailliert beschriebene Blöcke mit solchen vereint, für die eine Beschreibung des Verhaltens vorliegt. Behavioural MOR erzeugt diese Beschreibungen. Von Interesse für weitere Entwicklungen sind Abhängigkeiten von und Sensitivitäten bezüglich Design- und Prozessparametern.
  
  

  Projektleiter:

  Prof. Dr. Wil Schilders
  

  Projektbearbeiter:

  Dr. Davit Harutyunyan
  

• NXP Semiconductors, Eindhoven

  industrieller Partner; Entwicklung in den Bereichen MOR, RSM, BMOR

  NXP Semiconductors bietet eine gemeinsame Plattform für die in verschiedenen MOR-Disziplinen arbeitenden Wissenschaftler. Während der ersten beiden Jahre werden hier Verfahren integriert, getestet und angepasst. Hierbei wird stets den Anforderungen der Schaltungsentwicklung Rechnung getragen. Zu diesen gehören beispielsweise hierarchische Strukturen in der Modelbeschreibung und verschiedene Analysearten (Simulationen im Zeit- und Frequenzbereich).
  Ein enger Kontakt zu den universitäten Partnern wird gewahrt werden und Synergie-Effekte können durch die enge Zusammenarbeit schnell erkannt werden. Daneben liegt ein weiterer Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung von MOR-Verfahren speziell im Bereich der linearen und nichtlinearen Modell-Ordnungs-Reduktion.
  
  

  Projektleiter:

  Dr. E. Jan W. ter Maten

  E-mail:jan.ter.maten(at)nxp.com

  Projektbearbeiter:

  Dr. Joost Rommes

  E-mail: joost.rommes(at)nxp.com

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Projekt Manager:

1. Feb. 2007 - 14. Dez. 2008, Ir. Marcel F. Sevat, NXP Semiconductors, Eindhoven

E-mail: marcel.sevat(at)nxp.com

seit 15. Dez. 2008, Dr. E. Jan W. ter Maten, NXP Semiconductors, Eindhoven

E-mail: Jan.ter.Maten(at)nxp.com

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Veröffentlichungen

2010

O-MOORE-NICE! New methodologies and algorithms for design and simulation of analog integrated circuits. Rommes, J.; Harutyunyan, D.; Striebel, M.; De Tommasi, L.; ter Maten, E.J.W.; Benner, P.; Dhaene, T.; Schilders, W.H.A.; Sevat, M. ECMI Newsletter, Number 47, March 2010, pp. 17-20.

Computing Rightmost Eigenvalues for Small-Signal Stability Assessment of Large-Scale Power Systems. Rommes, J.; Martins, N.; Freitas, F. to appear in: IEEE Transactions on Power Systems. 2010.

Efficient methods for large resistor networks. Rommes, J.; Schilders, W.H.A. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Vol. 29, Issue 1, January 2010, pp. 28-39.

Model Order Reduction for nonlinear network problems. Striebel, M.; ter Maten, E.J.W. to appear in: COMSON Handbook, 2010.

Surrogate Modeling of Low Noise Amplifiers based on Transistor Level Simulations. De Tommasi, L.; Gorissen, D.; Croon, J.; Dhaene, T. in: Janne Roos and Luis R.J. Costa (Eds.) Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2008, Mathematics in Industry, Vol. 14, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, pp. 225-232, 2010.

Model Order Reduction for Nonlinear IC Models with POD; Verhoeven, A., Striebel, M.; ter Maten, E.J.W. in: Janne Roos and Luis R.J. Costa (Eds.) Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2008, Mathematics in Industry, Vol. 14, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, pp. 571-578, 2010.

Simulation of large interconnect structures using ILU-type preconditioner. Harutyunyan, D.; Schoenmaker, W.; Schilders, W. H. A. in: Janne Roos and Luis R.J. Costa (Eds.) Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2008, Mathematics in Industry, Vol. 14, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, pp. 395-402, 2010.

Reduction of Large Resistor Networks. Rommes, J.; Lenaers, P.; Schilders, W.H.A. in: Janne Roos and Luis R.J. Costa (Eds.) Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2008, Mathematics in Industry, Vol. 14, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, pp. 555-562, 2010.

A New Approach to Passivity Preserving Model Reduction: the Dominant Spectral Zero Method. Ionutiu, R.; Rommes, J.; Antoulas, A.C. in: Janne Roos and Luis R.J. Costa (Eds.) Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2008, Mathematics in Industry, Vol. 14, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, pp. 491-498, 2010.

Advances in Balancing-Related Model Reduction for Circuit Simulation. Benner, P. in: Janne Roos and Luis R.J. Costa (Eds.) Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2008, Mathematics in Industry, Vol. 14, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg. pp.469-482, 2010.

2009

Model order reduction for nonlinear IC models. Verhoeven, A.; ter Maten, E.J.W.; Striebel, M.; Mattheij, R. in: A. Korytowski, K. Malanowski, W. Mitkowski, M. Szymkat (Eds.): System Modeling and Optimization, IFIP AICT 312, Springer-Verlag, pp. 476-491, 2009.

Sequential Modeling of a Low Noise Amplifier with Neural Networks and Active Learning. Gorissen, D.; De Tommasi, L.; Crombecq, K.; Dhaene, T. Neural Computing & Applications (Springer), Vol. 18, Nr. 5, pp. 485-494, June 2009.

Transfer Function Identification from Phase Response Data. De Tommasi, L.; Deschrijver, D.; Dhaene, T. to appear in: AEÜ International Journal of Electronics and Communications, 2009.

Robust Transfer Function Identification via an Enhanced Magnitude Vector Fitting Algorithm. De Tommasi, L.;, B. Gustavsen, B.; Dhaene, T. to appear in: IET Control Theory and Applications, 2009

A Multirate ROW-Scheme for Index-1 Network Equations. Striebel, M.; Bartel, A.; Günther, M. in Appl. Numer. Math. 59 (2009), 3-4, pp. 800-814

Forward and reverse modeling of low noise amplifiers based on circuit simulations. De Tommasi, L.; Rommes, J.; Beelen, T.; Sevat, M.; Croon, J.A.; Dhaene, T. to appear in: In P. Benner, M. Hinze, E.J.W. ter Maten (eds.), Model Reduction for Circuit Simulation, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg.

Simulation of coupled oscillators using nonlinear phase macromodels and model order reduction. Harutyunyan, D.; Rommes, J. to appear in: In P. Benner, M. Hinze, E.J.W. ter Maten (eds.), Model Reduction for Circuit Simulation, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg.

Model Reduction of Periodic Descriptor Systems Using Balanced Truncation. Benner, P.; Hossain, M.-S.; Stykel, T. to appear in: In P. Benner, M. Hinze, E.J.W. ter Maten (eds.), Model Reduction for Circuit Simulation, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg.

Simulation of mutually coupled oscillators using nonlinear phase macromodels. Harutyunyan, D.; Rommes, J.; ter Maten, E.J.W.; Schilders, W.H.A. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2009, Volume 28, Issue: 10, pp. 1456-1466. also: TUE-CASA Report 08-42

Exploiting structure in large-scale electrical circuit and power system problems. Rommes, J.; Martins, N. Linear Algebra and its Applications, Vol. 431, Issue 3-4, 2009, pp. 318-333.

Model order reduction for semi-explicit systems of differential algebraic systems.. Mohaghegh, K.; Pulch, R.; Striebel, M.; ter Maten, E.J.W. in: I. Troch, F. Breitenecker (Eds): Proceedings MATHMOD 09 Vienna - Full Papers CD Volume, ISBN 978-3-901608-35-3, pp. 1256-1265, 2009.

Preconditioning techniques in linear model order reduction. Schilders, W.H.A.; Rommes, J. Proceedings MATHMOD 09 Vienna, pp. 1223-1231, 2009

Reduction of large resistor networks. Rommes, J.; Lenaers, P.; Schilders, W.H.A. CASA-report 09-38, Technische Universiteit Eindhoven, 2009.

Model order reduction for multi-terminal circuits. Ionutiu, R.; Rommes, J. CASA-report 09-29, Technische Universiteit Eindhoven, 2009

A framework for synthesis of reduced order models. Ionutiu, R.; Rommes, J. CASA-report 09-28, Technische Universiteit Eindhoven, 2009.

Simulation of coupled oscillators using nonlinear phase macromodels and model order reduction. Harutyunyan, D.; Rommes, J. CASA-report 09-08, Technische Universiteit Eindhoven, 2009.

2008

Accurate Macromodeling Based on Tabulated Magnitude Frequency Response. De Tommasi, L.;, B. Gustavsen, B.; Dhaene, T. in proceedings: 12th IEEE Workshop on Signal Propagation on Interconnects (SPI 2008), Avignon (France), May 2008.

Single-Input-Single-Output Passive Macromodeling via Positive Fractions Vector Fitting. De Tommasi, L.; Deschrijver, D.; Dhaene, T. to appear in: proceedings of 12th IEEE Workshop on Signal Propagation on Interconnects (SPI 2008), Avignon (France), May 2008.

RF circuit block modeling via Kriging surrogates. Gorissen, D.; De Tommasi, L.; Hendrickx, W.; Croon, J.; Dhaene, T. in proceedings: 17th International Conference on Microwaves, Radar and Wireless Communications (IEEE MIKON-2008), Kraków (Poland), pp. 688-691, May 2008

Automatic Model Type Selection with Heterogeneous Evolution: An application to RF circuit block modeling. Gorissen, D.; De Tommasi, L.; Croon, J.; Dhaene, T. to proceedings:IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2008), Hong Kong (China), pp. 989-996, June 2008.

Surrogate modeling of RF circuit blocks. De Tommasi, L.; Gorissen, D.; Croon, J.; Dhaene, T. to appear in proceedings: ECMI 2008, Springer-Verlag.

A Novel Sequential Design Strategy for Global Surrogate Modeling. Crombecq, K.; Gorissen, D.; De Tommasi, L.; Dhaene, T. to appear in proceedings: 41th Conference on Winter Simulation, Austin, Texas, USA.

Model order reduction of nonlinear systems: status, open issues, and applications. Striebel, M.; Rommes, J. in Chemnitz Scientific Computing Preprints CSC 08-07

Hierachical Mixed Multirating in Circuit Simulation. Striebel, M.; Bartel, A.; Günther, M. to appear in: Proceeding of the ECMI 2008, London

Model order reduction of nonlinear systems in circuit simulation: status and applications. Striebel, M.; Rommes, J. to appear in: In P. Benner, M. Hinze, E.J.W. ter Maten (eds.), Model Reduction for Circuit Simulation, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg.

Projection-Based Model Reduction for LTV Descriptor System Using Multipoint Krylov-Subspace Projectors. Hossain, M.S.; Benner, P. Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, Vol. 8, No. 1, pp. 10081-10084, 2008. DOI: 10.1002/pamm.200810081

Passivity-Preserving Model Reduction Using Dominant Spectral-Zero Interpolation. Ionutiu, R.; Rommes, J.; Antoulas, A. C. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Vol. 27, Issue 12, December 2008, pp. 2250-2263.

Gramian-Based Reduction Method Applied to Large Sparse Power System Descriptor Models. Freitas, F.; Rommes, J.; Martins, N. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 23, Issue 3, August 2008, pp. 1258-1270.