基于分层物理约束神经网络的三维集成电路电热协同分析方法

本发明公开一种基于分层物理约束神经网络的三维集成电路电热协同分析方法，包括：获取芯片几何、层堆叠、材料及边界参数，离散为三维网格；提取负载分布、温度、掩码等输入特征。构建通过耦合残差交互的粗粒度电学与热学模型，预测全局电势与温度分布。依据电热残差、梯度阈值及关键器件区域确定关注区域，通过细粒度模型在带缓冲界的局部窗口内输出高分辨率结果。依据电热耦合控制方程、守恒型边界及一致性条件生成伪真值与残差校验量；训练阶段采用交替更新、残差重加权及低置信度补采样策略。推理阶段输出电势、温度、热点、电压降、残差置信度及设计优化提示。本发明通过分层闭环细化机制，显著提升了三维IC和异构集成系统电热协同分析效率。