QUARTUS II 设计流程:器件引脚配置与编译设置详解

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在《Assignments菜单-EDA设计流程及其工具_QUARTUS_II_快速设计指南》中,主要介绍了使用Quartus II,一款流行的电子设计自动化(EDA)工具进行硬件设计的过程。该指南重点讲解了软件的Assignments菜单,这对于理解和掌握整个设计流程至关重要。 首先,安装与许可(License)是开始使用Quartus II的首要步骤。用户需要从ALTERA公司的官方网站下载免费版本,如V5.0的quartusii_50_webEdition_single,文件大小约为221MB。在安装后,需要申请许可证文件,通常需要提供安装PC的网卡物理号码(NICID)或硬盘序列号,以确保许可证的唯一性和有效性。建议使用NICID来避免因硬盘格式化导致的许可证问题。 项目与文件类型(project&filetype)管理了设计中的所有相关文件,包括设计输入文件。设计输入阶段涉及将电路原理图、硬件描述语言(HDL)或其他设计源代码输入到软件中。在Quartus II中,这通常通过设计输入工具完成,这部分内容并未详述,但强调了它在整体流程中的关键作用。 "器件与引脚指配(device&pinassignment)"是设计过程中至关重要的环节,它涉及到将设计中的逻辑单元与实际器件的引脚进行匹配,确保信号传输的正确性。这一步骤直接影响到最终设计的电气性能。 编译和综合(compilationandsynthesis)是将设计输入转换为硬件描述语言的高级抽象表示,然后通过逻辑综合算法生成硬件实现。指南提到,详细的操作过程可参考软件的帮助文档、第九章设计优化中的内容,以及ALTERA Corporation提供的中文教程和手册。 仿真(simulation)在这个阶段用来验证设计的正确性和行为,确保在实际硬件之前找出潜在的问题。在Quartus II中,可以进行逻辑仿真和行为仿真。 编程与配置(programandconfiguration)涉及到将设计的硬件映像烧录到目标芯片,这是实际应用设计到硬件的关键步骤。指南虽然没有详细介绍,但明确指出这些操作在设计流程中必不可少。 该指南提供了一个简明的QUARTUS II入门教程,强调了Assignments菜单在设计流程中的核心作用,包括器件与引脚指配等关键步骤。对于深入学习和实际操作者来说,需要结合软件帮助文档、在线教程和实践来获取更全面的操作技巧和功能理解。

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传