人工智能的快速发展对基于冯诺依曼架构计算机的处理速度提出了严峻的挑战,同时也激发了对拟人脑人工神经网络的研究热情;其中,突触器件以低功耗操作实现突触功能是构建大规模神经网络的关键。相变纳米单元（PCNE）兼具能量累积效应和纳米集成特性,是电子突触器件中最有力的竞争者之一;但突触器件的非理想传输特性,即长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的非线性和非对称性,是阻碍神经网络学习准确率提高的直接原因,而功耗过大会制约人工神经网络的大规模集成。因此,结合电子突触的非线性传输特性,仿真研究其LTP过程的功耗对提高神经网络的性能具有十分重要的意义。本文首先基于PCNE的工作原理,在MATLAB仿真平台上建立PCNE三维结构的物理模型和热、电、相仿真模型;其次,通过控制施加脉冲的数目调节PCNE相态分布及电导变化,仿真验证PCNE作为电子突触的可行性;最后,仿真研究单元结构参数和脉冲参数对PCNE电子突触LTP过程的非线性传输特性和功耗的影响,并基于仿真结果,进行参数优化和设计脉冲方案。仿真研究结果表明:通过控制脉冲数目对突触权重进行更新和存储,仿真实现了突触的基本非线性传输特性,且突触权重更新的功耗在皮瓦数量级,因此,PCNE具有作为电子突触的可行性;其次,仿真研究单元结构参数和脉冲参数对电子突触LTP过程的功耗及非线性传输特性的影响时,发现GST-加热器接触面积越小,GST厚度越大,LTP过程的功耗越低,且G-N曲线的非线性随接触面积和GST厚度的增加而先减小后增大,而加热器的厚度几乎没有影响;LTP过程的功耗随脉冲幅值和宽度增加而增大,而梯形脉冲会降低G-N曲线的非线性,双脉冲可以有效降低功耗。