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关键词： 航天锁存器   集成电路   抗辐射加固设计   单粒子翻转  

摘要： 空间航空事业的高速发展，航天应用器对高可靠性且具抗辐射能力的集成电路的需求十分迫切。在空间辐射环境存在众多辐射粒子，对航天应用器的集成电路造成严峻的可靠性威胁。当粒子轰击电路时，使电路产生单粒子翻转的辐射效应，扰乱电路系统的正常功能，甚至使系统失效。随着器件工艺尺寸不断缩减，芯片集成度提高，由单粒子效应导致的电路节点状态翻转所需的临界电荷量不断减少，更易产生软错误。当粒子撞击电路使单个节点状态发生改变，产生单节点翻转;由于电荷共享效应，粒子的撞击可能会同时改变多个节点的状态，产生多节点翻转。辐射环境中的单粒子翻转已成为扰乱集成电路系统稳定性的重要因素，因此对集成电路系统进行抗单粒子多节点翻转的加固设计研究十分有意义。　　针对辐射环境中因电荷共享效应加剧而产生的单粒子翻转，同时进一步降低开销，本文提出了两种抗单粒子翻转锁存器:(1)一种低功耗高可靠性辐射加固锁存器(QNULH);(2)基于三模冗余的四节点翻转自恢复锁存器(LQNTL)。　　QNULH锁存器通过模块反馈连接，内部冗余节点的排列组合，实现四节点翻转自恢复性。模块由C单元组成，充分利用C单元的反馈互锁机制来锁存数据，其中每个节点连接4个晶体管，使节点产生更大的电容来存储数据，进一步提升加固性能。HSPICE仿真结果显示，与最新的同容错能力的锁存器相比，QNULH锁存器在牺牲8％的面积基础上，功耗降低82.2％,延迟降低13.85％,功耗延迟积降低84.69％。　　LQNTL锁存器利用C单元和反向器组成存储模块，通过三模冗余叠加进行反馈互锁，来实现四节点翻转自恢复性。在每个模块中添加基于时钟门控技术的C单元，减少透明模式的电流竞争，来降低锁存器的功耗。HSPICE仿真结果显示，与最新的同性能的锁存器相比，LQNTL锁存器功耗降低69.757％,延迟降低6.359％,功耗延迟积降低71.679％,面积降低10％。

摘要： 1984年创刊,国家级中文学术期刊国家新闻出版广电总局第一批核定中国科学技术A类学术期刊中国集成电路学科仅有的国家核定学术期刊上海市集成电路行业协会SICA会刊国家工程技术数字图书数据库(中国科学技术信息研究所)刊源检索中国学术期刊数据库CSPD刊源检索万方数据系统科技期刊群数据库刊源检索中科院中国科技期刊引证报告(扩刊版)检索中国核心期刊(遴选)数据库刊源检索中国知识资源总库CNKI中国知网数字图书数据库刊源检索,CNKI网络首发

关键词： 卷积神经网络   表面缺陷检测   样本生成   反馈调节   图像修复   柔性电路板  

摘要： 柔性电路板是一种电子制造领域常用的印刷电路,具有体积小、可曲挠、配线密度高等优良特性,对其进行表面缺陷检测对电子产品的质量保障有重要意义。目前基于计算机视觉的表面缺陷检测算法可分为:基于传统图像处理技术的表面缺陷检测算法,以人工选择特征进行表面缺陷检测,鲁棒性较差;基于卷积神经网络的表面缺陷检测算法,通过大量训练数据使网络自主学习特征提取方式,从而获得有较强表征能力的特征,算法泛化性和鲁棒性强。目前,柔性电路板表面缺陷检测存在以下难点:1)柔性电路板生产中缺陷较为少见,得到的缺陷样本较少,且部分类别缺陷较其余类别偏少,影响检测网络的训练;2)缺陷特征不显著,难以与复杂背景电路区分;3)缺陷外观及尺寸多变。本文关注柔性电路板表面缺陷检测任务难点,从数据及特征提取两方面入手,提出一种缺陷图像生成方法及一种视觉反馈启发的表面缺陷检测算法,取得了较好的检测效果。主要内容如下:(1)针对柔性电路板表面缺陷小样本、类别不平衡问题与尺寸多变特点,基于缺陷类别特点提出了基于规则和修复生成的缺陷样本生成方法。针对数量难以支持深度网络训练的划痕类缺陷,提出基于规则的生成方法实现划痕类缺陷随机位置生成;针对数量较少的非划痕类缺陷,提出基于修复生成的样本生成算法实现各类缺陷快速生成,在其中设计跳跃连接结构生成器,对解码过程补充细节信息,同时设计多尺度膨胀残差特征学习模块,丰富特征感受野。提出算法生成的缺陷图像在多个图像质量评估指标中取得较好结果,将生成的各类缺陷数据补充至缺陷检测任务训练集,在Faster R-CNN目标检测网络中与原始训练集相比,m AP取得了4.58%的提升。(2)针对柔性电路板表面缺陷特征不显著特点,受视觉神经系统反馈调节机理启发,提出一种具有反馈结构的缺陷检测算法。在该算法中,提出反馈特征传递融合结构的骨干网络,提取更具多样性与丰富性的特征;提出基于传统图像特征的特征增强模块,利用传统图像特征提取技术对图像进行可解释性细节特征提取,辅助缺陷目标分类任务。本文所提出的算法在柔性电路板表面缺陷数据集上取得了93.06%的m AP,相较基线方法提升了2.33%,领先于其他目标检测算法。本文关注柔性电路板生产过程中的实际问题,针对柔性电路板表面缺陷数据特点,对柔性电路板表面缺陷数据集进行了扩增,获得了包含新缺陷目标的高质量缺陷样本,与传统数据增强相比,对检测模型效果的提升更为显著。同时受视觉反馈调节启发提出具有更强特征提取能力的表面缺陷检测算法,较其他检测算法取得了更优的检测效果,为柔性电路板表面缺陷检测任务提供了技术支撑。

摘要： 培养高水平的技术工人是中等职业教育的人才培养目标,实训教学是中职学校教学中的重中之重。随着职业教育的发展,传统的“四步法”实训教学模式已经不能完全适应教学需要,如实训受到场地的限制,教师对学生缺乏个性化指导,考虑安全问题导致实际操作练习无法有效实施等。因此,必须对实训教学进行变革,以虚拟实训软件为纽带,采用“理虚实一体化”教学模式是

关键词： 方位阵列侧向测井   信号发射   数字检波   功率控制   DSP  

摘要： 当前,各国的石油勘探与开发已经步入致密砂岩、碳酸盐岩等高难度储层,薄层、高陡构造使储层呈现出极强的各向异性。方位阵列侧向仪器不仅能进行多径向深度的探测,还能对井周地层方位电阻率进行成像,是目前解决复杂地质评价难题的一大利器。仪器主控电路的设计是方位阵列侧向仪器研制的中心环节,其内部的信号发射、响应信号采集控制、数据处理及运算等单元软硬件设计水平将决定整支仪器的测量性能,因此具有极高的研究价值。论文主要工作与成果如下:1.从侧向测井理论出发,在分析方位阵列侧向仪器主控电路功能需求及性能指标的基础上,基于DSP+FPGA的控制运算架构进行主控系统研究。2.针对测井仪所发出的测井信号质量不佳问题,设计并实现一种基于改进CORDIC算法的DDS高精度信号发生器,该信号发生方法在节约芯片资源的同时,能有效提高系统运行速度和信号发射质量。3.以仪器对响应信号的采集、处理流向为顺序,设计实现了一套完整、高效的多通道信号采集与数据处理系统。通过优化基-2 FFT的计算流程,使得主控电路数据运算速度有了明显提升。4.针对仪器传统功率控制方法所产生的功率偏移现象,提出一种自适应功率控制方法,从而实现仪器更宽的测量范围和更高的精度。单板测试、系统联调等试验证明:该电路能实现各项功能需求及指标要求,能经受180℃/12h的高温环境考验。地面外刻度线性测试证明:搭载该主控电路的方位阵列侧向仪器能在3.6Ω～180kΩ动态范围内保持良好的线性关系,且测量误差远小于仪器指标。现场下井实验最终证明:仪器能成功分辨薄层、各向异性等高难度地质结构,纵向分辨率高,自适应功率控制方法有效、可行。本文所做的研究工作为方位阵列侧向仪器的研制和应用提供了理论与技术支持。

关键词： 车辆系统动力学   参数优化   等效电路模型   非线性系统  

摘要： 铁路货运的重载和提速一直是我国铁路部门追求的目标,三大件式转向架因其结构简单,维修方便,承载能力强的突出优势,经过这些年的升级改造,已经成为我国目前运用最广泛的货车转向架。本文以转K6型转向架为研究对象,完成了以下工作:对转向架关键部件进行受力分析后建立了转向架运动微分方程,由于三大件转向架非线性因素众多,各部件之间的相对运动和相互作用力更加复杂,因此在建立动力学模型之前有必要对转向架内部的非线性因素作进一步分析。分析了摩擦减振器二级刚度摇枕弹簧在空、重车工况下的作用效果,计算了摩擦减振器斜楔在加、减载过程中主、副摩擦面的摩擦力;从本构方程的角度分析了粘弹性材料的迟滞特性,比较了Kelvin模型和Maxwell模型周期能耗跟激励频率的关系,将弹性橡胶垫简化为更适合描述橡胶材料粘弹性的Kelvin模型;根据转K6转向架心盘、旁承共同承载方式,结合货车空、重车工况下回转力矩的技术要求,计算了心盘面摩擦系数的最小取值。在理论分析的基础上,运用UM软件建立了三大件转向架多体动力学模型。建模过程中考虑了转向架内部的非线性因素,根据理论分析将转向架各部件之间的相互作用力用符合工程实际的力元来模拟,使建模更加合理可靠;结合文献和工程实际,对橡胶垫横向、纵向刚度和交叉支撑杆刚度进行了参数优化;计算了带交叉支撑装置和无交叉支撑装置的车辆临界速度;以我国现行标准GB/T 5599-2019《机车车辆动力学性能评定及试验鉴定规范》为依据,分析了车辆在直线、曲线不同线路条件下,空、重车不同工况的运行稳定性、运行平稳性和运行品质,对所建立模型的动力学性能进行了全面、系统评估。在车辆动力学性能评估合理的基础上,将等效电路方法引入到了车辆系统动力学的研究中。从理论上分析了等效电路模型的可行性,推导了两种模型的等效过程;以摇枕横向振动模型为例,对动力学模型进行数值仿真和电路仿真,两种仿真方法结果一致,验证了等效电路模型的可行性;建立了轴箱含间隙的轮对横移和摇头二自由度动力学模型,用等效电路的方法研究了非线性轴箱止档接触力对轮对横移和摇头运动的作用效果;建立了车辆垂向振动电路模型,分析了空、重车工况下的车辆垂向稳定性。

关键词： 电子时间引信   LTCC技术   平面变压器   一体化  

摘要： 随着现代战争朝着全方位、信息化方向发展,武器系统也需要更加广泛的适应性。作为武器系统中起到决定性控制作用的引信,除了需要满足基本的安全性与完全可靠的引爆功能之外,更需要自身一体化、小型化来配合武器系统的发展。针对上述需求,本文结合工艺逐渐发展成熟的LTCC技术,利用LTCC技术的高集成度、高环境适应性和高可靠性的特点,对电子时间引信的一体化形式做了研究。首先,根据功能将引信电路分为了电源、触发、发火和安全四个模块,对每个模块都做了电路的设计,尤其对在引信当中起到决定性功能作用的发火电路做了详细的设计。其次,由于在发火电路当中利用到了变压器这个磁性元件,其性能和尺寸在一定程度上对于整个电路的性能有着较大的影响,鉴于一体化研究需要体积更小、性能相对更好的器件,因此根据LTCC平面变压器的显著优势选择了利用LTCC工艺进行设计与实现。根据发火电路对变压器的需求,主要以耦合系数、饱和磁化电流、磁化电感和分布电容四个参数为主,对变压器的设计做了理论分析和仿真优化,并据此设计出了一款体积在10.14×9.91×2.54 mm,输出能够达到大于1500 V高压的LTCC平面变压器。接着对所得模型进行加工实验,对于制作过程中出现的分层以及碎裂等问题做了原因分析,并提出了解决方法,完成了变压器的烧结。最后,利用LTCC技术对整体电路做了一体化的三维结构设计并做了仿真,得到了更加小型化的一体化引信。

关键词： 电化学迁移   小样本   BP神经网络   虚拟样本生成技术   麻雀搜索算法  

摘要： 广袤无垠的大海是自然界赋予人类的一个丰富的能源宝库,人类在海洋上进行各种探索作业时,船只长期在海洋性气候环境下工作,内部设备中的电路板在盐雾的腐蚀以及温湿度的影响下,会发生电化学迁移,导致电路板绝缘电阻下降,发生绝缘失效,在设备运行过程中影响其可靠性,更有甚者会引发火灾等事故。因此,预测电路板的电化学迁移失效时间,辅助工作人员做出电路板的维修或更换决策,保障电子设备可靠运行具有重要意义。针对电路板电化学迁移失效预测问题,本文对机器学习模型进行深入研究,针对电路板失效数据获取难度大导致机器学习训练样本不足的小样本问题以及机器学习模型自身存在的缺陷,分别从数据和算法层面出发,研究如何提升小样本条件下机器学习模型的预测精度。本文的主要工作如下:1)设计电路板电化学迁移失效建模方案。首先,把温度、湿度、盐雾浓度以及电路板的工作电压作为主要影响因子,设计电化学迁移加速老化实验,采集电路板失效数据。其次,从BP神经网络的节点设计和梯度下降方法入手,研究BP神经网络的工作机制和原理,奠定全文的机器学习预测模型基础。最后,设计了电路板电化学迁移失效模型的评估方法,将平均绝对误差、均方误差、均方根误差、决定系数作为模型的评价指标。2)提出一种基于虚拟样本生成(Virtual Sample Generation,VSG)技术的BP神经网络预测模型。电路板电化学迁移失效周期长,失效数据有限,影响了预测模型的精度。针对该小样本问题,首先,分别采用多分布整体趋势扩散技术和基于超球特征方程的VSG技术来扩充实验数据。其次,结合原始数据和虚拟数据,建立BP神经网络预测模型。最后,通过分析仿真结果可得,基于超球特征方程的VSG技术具有更好的性能,相比于原始BP神经网络,该模型的平均相对误差降低了34.7%以上。3)提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。针对BP神经网络在动态调整权值和阈值时易陷入局部极值的问题,利用群智能优化算法对其进行优化。首先在标准测试函数上对比了粒子群算法、萤火虫算法等算法,验证了SSA比其它算法性能更优。其次,利用SSA优化的BP的初始权值和阈值,建立预测模型。仿真结果表明,相比于原始BP神经网络,该模型的MAE、MSE、RMSE分别降低了34.2%、53.6%、31.9%,R提高了12.4%。4)设计电路板电化学迁移失效预测软件。将本文所研究的基于虚拟样本生成技术的BP预测模型和基于麻雀搜索算法优化的BP预测模型等模型集成到软件中,通过表格和图形的形式将数据、仿真结果、评价指标等呈现出来,为用户提供良好的人机交互体验。