Flow-Field Based Routing Algorithms for Efficient PCB Design Automation. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF g202318990_Thesis_Book_2.pdf Restricted to Repository staff only until 3 June 2027. Download (7MB)

Arabic Abstract

: أدى تزايد تعقيد الأنظمة الإلكترونية إلى جعل توجيه لوحات الدوائر المطبوعة مهمة بالغة الأهمية وتستغرق وقتًا طويلاً. تعاني الخوارزميات التقليدية، مثل خوارزميات لي، وديجسترا، وA*، من صعوبة التوسع في التصميمات الكثيفة ذات القيود الكثيرة. في حين أن الطرق القائمة على الاستدلال الميتاهوريستي والذكاء الاصطناعي تُحسّن من قابلية التكيف، إلا أنها غالبًا ما تتطلب موارد حاسوبية عالية وضبطًا مكثفًا. تُقدّم هذه الأطروحة خوارزمية توجيه تلقائي ثلاثية الأبعاد قائمة على مجال التدفق تجمع بين نشر الرسم البياني الحتمي وتوجيه مجال المتجهات لتوجيه لوحات الدوائر المطبوعة متعددة الطبقات. باستخدام مجال تكلفة عالمي مع انحياز مانهاتن، وتضخيم العوائق، ونمذجة التكلفة الواعية بالطبقات، وتحديد مواقع الوصلات المتكاملة، تُمكّن الطريقة المقترحة من توجيه سريع وقابل للتوسع عبر طبقات متعددة من لوحات الدوائر المطبوعة. تُظهر النتائج الأولية تحسنًا في وقت التشغيل وأداء التوجيه، مما يجعلها بديلاً عمليًا وخفيف الوزن للطرق كثيفة البيانات لأتمتة لوحات الدوائر المطبوعة الصناعية. يتضمن الإطار ثلاثي الأبعاد المقترح أيضًا نمذجة تكلفة التوصيلات وقيود قواعد التصميم لدعم التوصيلات متعددة الطبقات القابلة للتصنيع. تشمل الأعمال المستقبلية دمج التعلم الآلي لتحسين كفاءة التوجيه بشكل أكبر من خلال الحد من الحد الأدنى المحلي في التخطيطات المعقدة وتعزيز الامتثال لقواعد التصميم.

English Abstract

The growing complexity of electronic systems has made printed circuit board (PCB) routing a critical and time-consuming task. Traditional algorithms like Lee's, Dijkstra's, and A* struggle with scalability in dense, constraint-heavy layouts. While metaheuristic and AI-based methods improve adaptability, they often require high computational resources and extensive tuning. This thesis presents a 3D Flow-field-based autorouting algorithm that combines deterministic graph propagation with vector-field guidance for multi-layer PCB routing. Using a global cost field with Manhattan bias, obstacle inflation, layer-aware cost modeling, and integrated via placement, the proposed method enables fast and scalable routing across multiple PCB layers. Preliminary results show improved runtime and routing performance, making it a practical, lightweight alternative to data-intensive methods for industrial PCB automation. The proposed 3D framework also incorporates via-cost modeling and design-rule constraints to support manufacturable multi-layer interconnections. Future work includes integrating machine learning to further improve routing efficiency by mitigating local minima in complex layouts and enhancing design rule compliance.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Engineering Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Thesis Advisor:	Jhonathan Prieto Rojas,
Thesis Committee Members:	Azzedine Zerguine, Mudassir Masood Ali,
Depositing User:	ASRAFUZZAMAN KHAN NAHIN
Date Deposited:	04 Jun 2026 05:13
Last Modified:	04 Jun 2026 05:13
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144470