白山头讲PV:calibre中如何extract net

在进行lvs分析的时候,能够对net进行trace,具有非常重要的意义。本文详细介绍如何在calibre中对一条net进行trace并highlight。

如何trace

trace的操作非常简单。右击你要trace的net的一部分(shape或者via),选择extract net。

效果

net trace完毕后,会自动高亮。

效果图

你还可以看到,net包括了那些层,并选择你关心的层次。

如何设置

要使用“trace net”功能,是需要进行简单的设置的。

你要告诉工具,不同层次之间的连接关系。

因为gds在工具看来,无非都是一些没有关系的多边形而已。

那么如何设置呢?

首先,如图,点Edit。


弹出窗口后,选择connecttion,然后如图,点“add connection”


然后,添加连接关系。

里面填的是layer number,不能填别名。

填好后,点“Apply”或者“Ok”

edit layer

注意事项

如果这时候trace还不成功,那是因为你还需要修改这个设置。

如图,主菜单中选择Options->Nets

Option->Nets

将search depth由“Top only”改为 “All levels”。

All levels

保存设置

操作完毕后,你还可以将设置保存。

这样以后你就不用再进行设置了。

直接load你保存的layer properties文件就可以了。

保存设置

end

您的转发就是最大的支持

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值