足够的碎片使电路通电并打开驾驶舱灯。现在有检测器可以自动清除正常磨损颗粒。但是,频繁的自我清除可能表明存在早期问题。因此,清除操作的频率指示(无论是自动的还是飞行员启动的)都将提供有用的诊断信息。基于振动信号分析的更复杂的监测技术也可用,并且可以纳入监测系统。
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学(SINDY)的稀疏识别,以高度准确,可靠的预测,并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统,这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法,但仍然存在一些问题:由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加,因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题,我们提出了基于整体学习,精英收集和分类技术的改进的信明,同时保持凸计算。在拟议的方法中,进行了图书馆的行李,并且收集了R平方的精英大于90%。然后,在幸存的精英上执行聚类,因为并非总是可用的,并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后,通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后,选择了最佳模型。仿真结果表明,所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测,该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。
本手稿提出了一种新型的贝叶斯主动学习可靠性方法,该方法同时整合了贝叶斯故障概率估计和贝叶斯决策理论多点富集过程。首先,提出了一种称为综合边缘概率(IMP)的认知不确定性度量,以作为Kriging估计的失败概率的平均绝对偏差的上限。然后,遵守贝叶斯决策理论,定义了一种称为多点逐步减少(MSMR)的外观学习函数,以量化通过在预期中添加一批新样本来量化IMP的可能减少。基于MSMR的多点富集过程的成本效率实现由三个关键的解决方法进行:(a)由于内部积分的分析性障碍性,MSMR将其减少到单个积分。(b)MSMR中的其余单个积分是通过数值截断的数值计算的。(c)最大化MSMR的启发式治疗方法是根据迭代迅速选择最佳下一个点的一批最佳点,其中使用规定或自适应方案来指定批量大小。在两个基准示例和两个动态可靠性问题上测试了所提出的方法。结果表明,MSMR中的自适应方案在计算资源消耗和整体计算时间之间取得了良好的平衡。然后,根据故障概率估计的准确性,迭代次数以及性能函数评估的数量,尤其是在复杂的动态可靠性问题中,MSMR的表现相当优于现有的倾斜功能和并行化策略。
摘要 - 本文对各种设计辅助技术对本机RRAM对硅的固有性能和可靠性的影响进行了全面评估。设计和技术的协作优化在替换传统闪存作为领先解决方案方面起着至关重要的作用。我们展示了使用读取之前的读取,电流限制和写入终止技术导致编程操作期间的功耗分别减少了47%,56%和13%。通过与写入验证和误差校正代码机制的结合,这些增强能够统称能源消耗减少83%,访问时间降低了55%。通过引入一种新颖的智能写算法(SWA),使这些进步成为可能。利用130nm CMOS技术实施的代表性128KB RRAM宏,这项研究显着有助于RRAM在嵌入式应用中的可行整合。对硅的实验评估验证了可靠性的提高,在经历了100万个周期后,读取了28.1µA读取边缘,而不会遇到任何读取错误,从而保持低于10 -7的位错误率(BER)。索引术语 - 无挥发性内存,ECC,智能算法,自适应和可重新配置系统,变体耐受
汽车对设备在高应力和恶劣工作条件下运行的要求越来越严格。在这种情况下,钝化层在确定电气性能和可靠性方面起着根本性的作用。本研究重点关注应用于最先进功率器件的一次和二次钝化层及其对可靠性的影响。使用标准模块封装中组装的功率二极管作为测试载体,并进行高压温度湿度偏置测试以对结构施加应力。完整的故障模式分析突出了钝化层退化背后的现象。通过应用特定的无机和有机层组合来评估不同的钝化方案。最后,总结了典型的退化机制和相互作用。
电子设备的尺寸正在接近原子大小,这迫使人们制定新的指导方针来应对 22 纳米以下设计的挑战。随着芯片制造深入纳米领域,工艺变异缓解和辐射硬度成为相关的可靠性要求。受工艺变异影响的集成电路可能无法满足某些性能或功率标准,从而导致参数产量损失并需要重新设计几个步骤 [1]。传统上,软错误 (SE) 是由来自太空或地面辐射的高能粒子与硅之间的相互作用引起的 [2]。然而,技术缩放引入了电荷共享现象和脉冲猝灭 [3]。此外,工艺变异会改变线性能量传输 (LET),从而引发软错误。其后果是暂时的数据丢失,甚至在地面层面也会导致系统行为出现严重故障。
阈值电压不稳定很大程度上被归因于 p-GaN/AlGaN 堆栈中存在的两种竞争机制,即空穴和电子捕获,分别导致负和正的 V TH 偏移 [3-9]。其中一种机制的盛行程度可能取决于栅极偏压和温度 [3]、技术种类 [11] 以及应力 / 表征时间 [12]。总体而言,来自栅极金属的空穴注入和 / 或高场耗尽肖特基结中的碰撞电离已被确定为导致 V TH 不稳定的此类现象的根本原因。提出了一些工艺优化措施,例如降低栅极金属附近 p-GaN 层中的活性镁掺杂浓度 [11]、降低 AlGaN 势垒中的铝含量 [3] 以及优化 p-GaN 侧壁的蚀刻和钝化 [10],以限制正向栅极应力下的负和正 V TH 偏移。
在虚拟现实(VR)系统中,使用红外摄像头跟踪眼动运动的系统,凝视测量的精度对于可靠检测眼运动障碍至关重要。评估基于HMD VR的医疗设备系统NEOS TM的凝视测量能力和凝视精度的一致性,在最佳条件下,我们使用了一种机器人设置,该设置提供了模仿人眼运动的优势,其运动可变性最小。,我们通过计算Intarclass Intarace相关系数(ICC),测量值(SEM)和Bland-Altman分析来评估NEOS™的凝视测试两次,以不同的噪声水平为13个模拟条件,然后评估了每个噪声水平。我们发现NEOS™的凝视精度具有出色的测试可靠性(ICC> 0.99,SEM = 0.04),并通过Bland-Altman分析观察到了第一和第二凝精度测量之间的良好协议。凝视所有九个基本方向的NeoS™的高ICC和低SEM均显示了其眼睛跟踪的可靠性和测量一致性。在临床设置中使用时,这是针对基于HMD的VR设备的眼睛跟踪应用的关键功能。使用机器人眼客观地验证基于VR的眼球跟踪器可以适用于其他设备。未来的研究将研究不同人口中测量值的纵向稳定性。
摘要 - 我们旨在开发一项新的领域测试,以评估年轻人的下LIMB肌肉疲劳性。在实验中 - a,我们开发并确定了间歇性等距壁-SQUAT测试的能力,诱导肌肉疲劳性的进行性水平,这是通过使用两个智能手机应用于可行性目的的智能手机应用的动力学检测到的蹲下高度(SJ H)和位置时间(SJ H)和位置时间(STS T)的动力学的能力。在实验中 - b,参与者在两天不同的日期进行了相同的测试,以进行可靠性评估。在同局,精疲力尽和2分钟后注册了我们疲劳性指标变化的动力学。评估了最小可检测的变化(MDC 95)和绝对(CV TE)和相对(ICC 3-1)的可靠性系数。在实验中 - a,我们报告了整个任务中SJ H和STS t的性能逐渐降低,以耗尽的平均变化为22±11%和+31±13%。个体数据分析显示,SJ H和STS T的性能下降大于85%和95%的参与者的MDC 95。在实验中 - b,我们的疲劳性指标的变化在同局,精疲力尽和2分钟后的SJ H(ICC 3-1> 0.97; CV TE <7.5%)和STS T(ICC 3-1> 0.92> 0.92; CV TE <3.3%)时表现出极好的会议可靠性。该测试是可行且可靠的,这使得评估应用中的肌肉疲劳非常有前途(例如,临床)和实验室环境。
表现出布尔行为的基因调节网络,例如和或或XOR经常设计多年。但是,实现更复杂的功能,例如控制或计算,通常需要顺序的电路或所谓的状态机。对于这样的电路,输出既取决于输入和系统的当前状态。尽管仍然可以通过类比与数字电子产品进行类比设计此类电路,但生物学的某些特殊性使任务更加棘手。在本文中评估了其中两个的影响,即生物过程的随机性和调节机制响应中的不均匀性。数值仿真指出,即使是从理论的角度来看,即使设计GRNS功能的高风险也是如此。还讨论了提高此类系统可靠性的几种解决方案。