Bewertung von Interconnects bis zu 100 GHz mit Hilfe von Maschinellem Lernen

2023-06-252023-06-25https://tore.tuhh.de/handle/11420/15903Diese Arbeit präsentiert einen Beitrag zur Bewertung und Modellierung von elektrischen Verbindungen auf Leiterplatten bis 100 GHz unter der Anwendung maschinellen Lernens. Parameterstudien mit verschiedenen Modellen werden mit effizienten numerischen Methoden durchgeführt. Das Übersprechen wird für verschiedene Modelle analysiert. Maschinelles Lernen wird als alternative Entwicklungsmethode eingeführt. Es wird hinsichtlich der Zuverlässigkeit ihrer Vorhersagen und des nötigen Aufwandes untersucht.This thesis presents a contribution to the evaluation and modeling of high-speed electrical interconnects on printed circuit boards up to 100 GHz using machine learning. Parametric studies of different models are conducted with efficient numerical methods. The crosstalk is analyzed for different interconnect types. Machine learning methods are introduced as an alternative design method. They are evaluated regarding the reliability of the predictions and the necessary efforBewertung von Interconnects bis zu 100 GHz mit Hilfe von Maschinellem LernenEvaluation of Interconnects up to 100 GHz Using Machine Learning