为了对显微结构的固有灵活性精确建模并捕捉二阶和非线性行为，需要更适当的降阶建模方法。一种方法是模态叠加，提供转换器的最高效表达。模态叠加采用最低数量的状态变量来捕捉的结构的真实弹性。通过改变模型生成过程中包含的固有模式数量，很容易做到速度和准确度平衡。可以添加附加形状函数（additional shape function），来提高系统模拟的准确度。图1显示了一个示例，说明如何使用模态叠加和附加形状函数来实现转换器上的封装效果的预期准确度 ［4］。从实验室测量结果中提取模型和频率要比确定刚度更容易，所以这种模型的硅验证非常直接。这种高度准确的降阶建模方法应当用于组件和系统的低级检验，且必须结合对制造分布的统计建模。
图1： 使用模态叠加和附加形状函数来提高降阶建模的准确度
理想情况是，应当避免‘点’或非扩展建模解决方案，因为它们限制了设计师在系统水平上探索和优化设计空间的能力。模型应将大小信号行为的几何、流程和环境变量参数化。
只有当组件的制造分布被准确表达的时候，转换器模型才真正有用。流程变量，如膜厚度、蚀刻偏差方面的变化，会导致了转换器行为变化，这种变化必须通过信号处理，在系统水平上进行调节。低估这种变化可能导致最终测试时出现输出损失，而高估则可能导致会减少毛利的保守设计。
只要核心建模的基本方程式准确捕捉了物理变量对转换器行为的影响，固体统计建模就可能产生。统计分布很容易从制造目标或采用诸如后向传播变量（IC 行业非常出名）等方法对实际制造数据进行采样 ［5］而得到。从铸造过程中实际测量的度量指标中获取统计数据的好处就是能够提供检验设计环境和制造分布一致性的长期方法。图2 显示了特定转换器测试条件下硅数据与统计建模的比较示例。角文件包含特定西格玛水平的统计建模结果。扁平线圈电感制造厂
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