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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种TSV阵列的多场协同设计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116341483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310258319.3，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种TSV阵列的多场协同设计方法及系统是由单光宝;王宇轩;李国良;马钧恺;郑彦文;杨银堂设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TSV阵列的多场协同设计方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及三维集成电路领域，具体提供了一种TSV阵列的多场协同设计方法及系统。该方法包括如下步骤：S1，获取TSV阵列的参数；S2，构建神经网络模型，并对神经网络模型进行训练；S3，构建设计准则；S4，利用优化算法对设计参数进行优化。步骤S1包括如下步骤：S11，获取TSV阵列的设计参数，设计参数包括硅通孔半径、硅通孔间距、偏移角度、氧化层厚度；S12，获取TSV阵列的性能参数，性能参数包括电性能、温度、应力、面积。本申请还提供了一种TSV阵列的多场协同设计系统，该系统包括获取模块、第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块。本申请设计方法及系统设计需要时间短、多场性能和区域间协同作用强，TSV阵列的综合性能较高。

本发明授权一种TSV阵列的多场协同设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种TSV阵列的多场协同设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1，获取TSV阵列的参数；S2，构建神经网络模型，并对神经网络模型进行训练；S3，构建设计准则；S4，利用优化算法对设计参数进行优化； 所述步骤S1包括如下步骤：S11，获取TSV阵列的设计参数，所述设计参数包括硅通孔半径、硅通孔间距、偏移角度、氧化层厚度；S12，获取TSV阵列的性能参数，所述性能参数包括电性能、温度、应力、面积； 所述步骤S2中的所述神经网络模型为ANN神经网络模型，所述ANN神经网络模型包含输入层、隐藏层、输出层； 所述步骤S2中的所述ANN神经网络模型由下式表示： 其中U为所述ANN神经网络模型的输入，W1和W2分别表示输入所述隐藏层和输出所述隐藏层的权重矩阵，b1和b2分别表示输入所述隐藏层和输出所述隐藏层的偏差值，和ElectricalThermalStressarea分别表示所述输出层的输入和输出；g是激活函数，e表示自然对数，x表示自变量； 所述步骤S2对所述ANN神经网络模型进行训练过程中建立TSV阵列的所述设计参数与所述性能参数之间的映射关系； 所述步骤S3根据所述映射关系和约束条件建立TSV阵列的设计准则； 所述设计准则由下面的表达式确定，所述表达式的值趋于0，结果最优： 其中， ,=1,2,3,4,5 其中字母含义如下：i、、、分别为电信号传输性能E、散热性能T、应力性能St、阵列面积area的权重，和分别是形状约束和性能约束的惩罚因子，表示预期的性能参数，表示对应参数的最大值，表示对应参数的最小值；S11_77表示TSV7的回波损耗，S21_77表示TSV7的插入损耗；S11_107表示TSV10和TSV7之间的近端串扰；S21_107表示TSV10和TSV7之间的远端串扰；S11_712表示TSV7和TSV12之间的近端串扰；S12_712表示TSV7和TSV12之间的远端串扰；S11_510表示TSV5和TSV10之间的近端串扰；S12_510表示TSV5和TSV10之间的远端串扰；S11_1010表示TSV10的回波损耗；S21_1010表示TSV10的插入损耗；TSV5、TSV7、TSV10、TSV12分别表示不同的硅通孔，R表示TSV的半径、P表示TSV的间距、O表示TSV的偏移角，tox表示氧化层厚度。

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