26、可构建量子点细胞自动机(QCA)电路的分区与布局

可构建量子点细胞自动机(QCA)电路的分区与布局

1. 细胞布局问题定义

细胞布局旨在将逻辑块中的各个逻辑门进行布局,以最小化面积、线交叉和线长。在QCA细胞布局过程中,存在以下约束条件:
- 时序约束 :从一个区域开始到结束的信号传播延迟应小于区域分区和物理科学约束所确定的时钟周期(即最大区域延迟),目的是消除可能的偏差。
- 终端约束 :输入/输出(I/O)终端位于每个逻辑块的顶部和底部边界。
- 信号方向约束 :逻辑QCA细胞之间的信号流需要是单向的,即从每个区域的输入边界到输出边界。信号方向由QCA的时钟方案决定,底层CMOS线产生的电场E在每个块内单向传播,因此细胞布局需确保逻辑输出与E的传播方向相同。为平衡区域内导线的长度,为每个区域构建并布局细胞级k层二分图。

2. 区域分区算法

区域分区算法是一种基于迭代改进的方法,而导线块插入则基于最长路径计算。

2.1 区域分区步骤
  • 拓扑排序与分区 :首先对细胞进行拓扑排序,并将其均匀划分为若干分区(p1, p2, · · · pk)。
  • 广度优先搜索编号 :使用广度优先搜索对分区进行层级编号。
  • 无环FM分区算法 :对相邻分区pi和pi + 1执行无环FM分区算法。细胞移动时需满足面积和无环性约束。细胞增益包括割边增益和导线块增益,前者表示分区间导线数量的减少,后者表
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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