Идет набор

    Проект: Разработка платформы для статистического анализа параметров активных СВЧ-устройств

    Аннотация проекта:
    Проект направлен на решение задачи метрологического обеспечения и контроля качества серийного производства активных СВЧ-компонентов. Неизбежный технологический разброс параметров пассивных и активных компонентов требует перехода от простого контроля к методам углубленного статистического анализа. В рамках проекта разрабатывается программная платформа, предназначенная для автоматизированного сбора данных с измерительных стендов и их комплексной статистической обработки. Ключевой функционал включает расчет доверительных интервалов, построение гистограмм и функций плотности распределения, применение статистических критериев для выявления аномальных значений, а также корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между различными параметрами. Дополнительно проект предусматривает разработку моделей измеренных элементов и их интеграцию в комплект проектирования (PDK), что позволит сформировать комплексный инструмент для проектирования и оптимизации СВЧ-устройств с учётом реальных технологических разбросов.
    Вакансии:
    Инженер для СВЧ-измерений и метрологииПрограммист-разработчикИнженер по разработке PDK
    Классификация работы:
    НИР прикладная
    Направление исследований и разработок:
    Н4. Новые приборы и интеллектуальные производственные технологии

    Конечный продукт

    -

    Актуальность и востребованность

    Актуальность проекта определяется потребностями современной радиоэлектронной промышленности, стоящей перед вызовом серийного производства СВЧ-устройств с высокими и стабильными характеристиками. Традиционный подход к контролю качества, основанный на принципе «годен/не годен», не позволяет эффективно управлять качеством в условиях массового производства. Неизбежный технологический разброс параметров, даже в пределах допусков, приводит к значительной вариативности характеристик конечных изделий, что усложняет их настройку, снижает процент выхода годных и ухудшает общую надежность аппаратуры. Для обеспечения стабильности требуется не констатация факта соответствия, а глубокое понимание статистической природы этих отклонений. Инженеры на производстве часто сталкиваются с огромными массивами измерительных данных, обработка которых вручную или с помощью универсальных табличных процессоров трудоемка, неэффективна и не позволяет выявлять скрытые закономерности. Существует острая потребность в специализированном программном обеспечении, которое автоматизирует процесс от сбора данных с измерительных стендов до формирования исчерпывающих статистических отчетов в реальном времени. Дополнительную актуальность проекту придает задача интеграции экспериментальных данных в процесс проектирования. Разработка моделей измеренных элементов и их включение в комплект проектирования (PDK) позволит создавать более точные библиотеки для САПР, учитывающие реальные технологические разбросы. Это обеспечит не только повышение качества серийного производства, но и позволит проектировщикам заранее оптимизировать схемные решения, уменьшая разрыв между расчетными и экспериментальными характеристиками. Таким образом, проект формирует комплексный инструмент, объединяющий средства измерений, статистический анализ и моделирование в единое решение.

    Предмет разработки/исследования

    Предметом исследования и разработки являются методы и алгоритмы прикладной математической статистики для анализа разброса параметров СВЧ-устройств, а также их программная реализация в виде специализированной платформы, обеспечивающей автоматизированный сбор, обработку и визуализацию измерительных данных. Дополнительно предметом разработки является создание моделей пассивных и активных элементов на основе экспериментальных измерений и их интеграция в комплект проектирования (PDK). Это позволит сформировать библиотеку элементов для САПР, учитывающую реальные технологические разбросы и обеспечивающую более точное моделирование и проектирование СВЧ-устройств.

    Способы и методы реализации проекта

    -

    Новизна предлагаемых в проекте решений

    -

    Задел по тематике проекта

    -

    Конкурентные преимущества создаваемого продукта

    -

    Календарный план

    1 этап:
    Аналитический
    Продолжительность:
    3 месяца
    Работы, выполняемые на этапе:
    1. Анализ существующих методик измерений. 2. Разработка детального технического задания (ТЗ) на платформу. 3. Выбор и теоретическое обоснование статистических методов для анализа. 4. Настройка измерительного стенда. 5. Анализ требований к PDK и обзор существующих подходов к моделированию элементов.
    Результаты выполнения этапа:
    1. Аналитический отчет по существующим методикам. 2. Утвержденное техническое задание (ТЗ). 3. Перечень и описание выбранных статистических алгоритмов. 4. Развернутая и готовая к работе программно-аппаратная среда. 5. Отчёт по требованиям к PDK и спецификация моделей элементов.
    2 этап:
    Разработка базовых модулей
    Продолжительность:
    6 месяцев
    Работы, выполняемые на этапе:
    1. Разработка программных скриптов для автоматизации сбора данных с измерительного оборудования. 2. Реализация программного ядра: разработка модулей, выполняющих базовые статистические расчеты (среднее, СКО, гистограммы). 3. Проведение серийных измерений для формирования первичных наборов данных. 4. Начало разработки моделей измеренных элементов для PDK (аппроксимация экспериментальных данных).
    Результаты выполнения этапа:
    1. Программные модули для сбора и импорта данных. 2. Прототип ядра платформы, способный обрабатывать данные в консольном режиме. 3. Первичные наборы реальных измерительных данных. 4. Первые версии моделей элементов на основе измерений.
    3 этап:
    Разработка платформы и пользовательского интерфейса
    Продолжительность:
    6 месяцев
    Работы, выполняемые на этапе:
    1. Разработка архитектуры программной платформы. 2. Создание графического пользовательского интерфейса (GUI) для управления анализом. 3. Интеграция ядра статистической обработки с GUI. 4. Реализация модуля визуализации данных (построение графиков, диаграмм) и генерации отчетов. 5. Разработка библиотеки моделей и интеграция их в PDK. 6. Верификация моделей на основе сравнений результатов моделирования и эксперимента.
    Результаты выполнения этапа:
    1. Описание архитектуры программной платформы. 2. Бета-версия программной платформы с полнофункциональным графическим интерфейсом. 3. Реализованный функционал визуализации и автоматической генерации отчетов. 4. Первая версия PDK с интегрированными моделями элементов. 5. Отчёт по верификации моделей.
    4 этап:
    Комплексные испытания и апробация
    Продолжительность:
    6 месяцев
    Работы, выполняемые на этапе:
    1. Проведение комплексного тестирования платформы на больших массивах реальных данных с производства. 2. Верификация корректности расчетов путем сравнения с ручной обработкой. 3. Оптимизация и доработка PDK по результатам тестирования. 4. Подготовка итоговой технической и пользовательской документации. 5. Подготовка научных публикаций по результатам проекта и итогового отчета.
    Результаты выполнения этапа:
    1. Финальная, отлаженная версия программной платформы. 2. Протоколы испытаний и верификации. 3. Полнофункциональный PDK для использования в САПР. 4. Комплект пользовательской и технической документации. 5. Итоговый отчёт по проекту и поданные/опубликованные научные статьи.

    Вакансии для обучающихся

    Идет набор

    Инженер для СВЧ-измерений и метрологии

    Основы теории СВЧ и понимание принципов работы активных компонентов; практические навыки работы с измерительным оборудованием (векторный анализатор цепей, источники питания, анализатор спектра); базовые навыки программирования для управления приборами; понимание важности калибровки и метрологической точности измерений.

    Идет набор

    Программист-разработчик

    Уверенное владение языком программирования Python. Опыт работы с библиотеками для анализа данных и научных вычислений (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib). Навыки разработки десктопных приложений (например, с использованием фреймворков PyQt, Tkinter) или веб-интерфейсов. Понимание основных концепций математической статистики. Опыт работы с системами контроля версий (Git).

    Идет набор

    Инженер по разработке PDK

    Знание принципов моделирования СВЧ-устройств в САПР (ADS, Cadence, AWR и др.); понимание архитектуры PDK и принципов его интеграции в проектные среды; опыт работы с экспериментальными данными и методами аппроксимации параметров; умение работать с языками описания моделей (например, Verilog-A, Spectre, или встроенные средства ADS/AWR).