基于深度学习的晶体管大功率电磁热模型优化系统

本发明公开了基于深度学习的晶体管大功率电磁热模型优化系统，涉及电磁热技术领域；包括输入模块、深度学习模块、全局优化模块、在线自适应模块和实时仿真模块；输入模块从中获取各类关键参数，并构造高维输入空间；深度学习模块通过嵌入物理约束和不确定性量化机制，构建深度学习模型；全局优化模块通过对设计参数进行全局搜索，利用代理模型快速评估目标函数，在设计参数空间中寻找Pareto最优解；在线自适应模块用于漂移检测并更新；实时仿真模块通过对电磁场以及热场进行实时仿真，数据交换通过动态调度与负载均衡保证边界数据的及时同步；各模块之间通过数据与反馈相互协同，实现一个完整、闭环并不断自适应更新的优化系统。