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商用 SiC MOSFET 大气中子诱发单粒子烧毁故障分析
Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、oosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、 Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain 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使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
基于机器学习分类器的光伏阵列中的电故障分析和检测
摘要：由于其固有的优势，例如零污染，灵活性，可持续性和高可靠性，太阳能光伏发电引起了重大的兴趣。确保PV功率设施的有效运行在精确的故障检测中取决于。这不仅可以增强其可靠性和安全性，而且还可以优化利润并避免昂贵的维护。但是，使用通用保护设备的PV系统直流电（DC）侧的故障检测和分类带来了重大挑战。这项研究深入研究了对光伏（PV）阵列中复杂断层的探索和分析，尤其是那些表现出类似I-V曲线的阵列，这是PV故障诊断的重大挑战，在先前的研究中未充分解决。本文探讨了支持向量机（SVM）和极端梯度提升（XGBoost）的设计和实施，重点是它们有效地识别小型PV阵列中各种故障状态的能力。这项研究扩大了将优化算法的使用，特别是蜜蜂算法（BA）和粒子群优化（PSO），目的是提高基本SVM和XGBoost分类器的性能。优化过程涉及完善机器学习模型的超参数，以实现故障分类的卓越精度。发现蜜蜂算法的弹性和效率的有说服力的案例。使用用于优化SVM和XGBOOST分类器以检测PV阵列中的复杂故障时，蜜蜂算法显示出显着的精度。相比之下，使用PSO算法进行细调的分类器表现出相对较低的性能。这些发现强调了蜜蜂算法在光伏系统中故障检测中提高分类器准确性的潜力。
S 波段脉冲射频操作期间功率 GaN-HEMT 的可靠性和故障分析
本文报告了两项 AlGaN / GaN 高电子迁移率晶体管 (AlGaN / GaN HEMT) 技术（器件“A”和器件“B”）的可靠性研究。对雷达应用的实际工作条件下承受应力的器件进行了故障分析研究。这些器件经过脉冲射频长期老化测试，11000 小时后射频和直流性能下降（漏极电流和射频输出功率下降、夹断偏移、跨导最大值下降、跨导横向平移以及栅极滞后和漏极滞后增加）。热电子效应被认为是钝化层或 GaN 层中观察到的退化和捕获现象的根源。光子发射显微镜 (PEM)、光束诱导电阻变化 (OBIRCH)、电子束诱导电流 (EBIC) 测量与这一假设一致。这三种技术揭示了沿栅极指状物的非均匀响应和不均匀分布，此外，在漏极侧或源极侧的栅极边缘上存在一些局部斑点。对这些斑点进行光谱 PEM 分析可识别出可能与位错或杂质等晶体缺陷有关的原生缺陷。对 AlGaN / GaN HEMT 的两种技术进行的原子探针断层扫描 (APT) 分析支持了这一假设。APT 结果显示存在一些化学杂质，如碳和氧。这些杂质在器件“A”中的浓度相对较高，这可以解释与器件“B”相比，该器件的栅极滞后和漏极滞后水平较高。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
投影莫尔条纹与阴影莫尔条纹在先进封装翘曲测量和故障分析中的应用
阴影莫尔条纹仅限于低分辨率相机。该技术依赖于 Ronchi 光栅上的线条与投射到样品上的阴影之间产生的干涉图案。如果使用分辨率更高的相机，Ronchi 线条将会被分辨，从而防止形成干涉图案。另一方面，投影莫尔条纹并不局限于低分辨率相机，因为它不依赖于干涉图案。因此，相机分辨率不受限制；当今的标准投影莫尔条纹系统使用 5 百万像素相机，视野小至 75 x 75 毫米。相反，阴影莫尔条纹系统可用的最高分辨率相机为 1.4 百万像素，视野为 200 x 200 毫米，有效数据密度为同类投影莫尔条纹的 1/25。
飞机结构材料系统失效分析
rittel.group › uploads › 2020/12 › failur... PDF 2020年12月31日 — 2020年12月31日 校准系统，以便可以根据...对故障的飞机部件进行故障分析。 这些技术基于不同的物理。
移动机器人在现场失效原因分析
第二章 相关文献 9 2.1 机器人故障与定性评估研究 10 2.1.1 多数据源机器人机械手故障分析 11 2.1.2 单数据源移动机器人可靠性研究 13 2.1.3 用于 USAR 的移动机器人定性评估 14 2.2 故障分析方法 15 2.2.1 故障表征与分类 16 2.2.2 可靠性验证方法 18 2.3 容错系统 21 2.3.1 基于模型的容错系统 21 2.3.2 混合容错系统 23 2.3.3 基于专家系统的容错系统 24 2.3.4 以数据中心为中心容错系统 24 2.3.5 自主计算中的容错 25 2.4 总结 28
飞机结构材料系统失效分析
rittel.group › uploads › 2020/12 › failur... PDF 2020年12月31日 — 2020年12月31日 校准系统，以便可以根据...对发生故障的飞机部件进行故障分析。 这些技术基于不同的物理原理。
