3D SoC测试结构优化与测试调度的博弈模型

硅通孔技术是实现三维系统芯片的一种新兴的方法.而作为测试基础,测试访问机制和测试外壳则方便了三维系统芯片模块化测试,测试结构优化问题是研究的热点.提出基于博弈论的3D SoC测试结构优化技术,使基于核的三维系统芯片测试时间最少,TAM带宽最大,并且满足TSV数目约束.提出的方法利用二人合作博弈论方法的优点,对测试结构和测试调度问题进行建模,给出了基于博弈实现3D SoC测试结构优化的算法.用ITC02 SoC测试基准电路搭建成堆叠SoC,并在其上对提出的算法进行了模拟.实验结果显示,与之前的2D IC上开发的方法相比较,本文提出的测试结构优化与测试调度方法结果更优越.     

SoC测试访问机制和测试壳的蚁群联合优化

针对系统级芯片(SoC)测试壳优化和测试访问机制的测试总线划分问题,提出了基于蚁群算法的SoC Wrapper/TAM联合优化方法.构造蚁群算法时首先进行IP核的测试壳优化,用于缩短最长扫描链长度,减少单个IP核的测试时间;在此基础上进行TAM结构的蚁群优化,通过算法迭代逼近测试总线的最优划分,从而缩短SoC测试时间.对ITC2002基准SoC电路进行实验的结果表明,该方法能有效地解决SoC测试优化问题.     

基于IEEE 1500标准的嵌入式存储器测试壳的研究

超大规模集成电路和超深亚微米技术的快速发展,促使了系统芯片(System on Chip,SoC)的产生,同时在SoC中也集成了越来越多的嵌入式存储器,因此嵌入式存储器对SoC芯片的整体性能有非常重要的影响;文章针对SoC中的嵌入式存储器的可测试性设计展开研究;文章基于IEEE 1500标准针对DRAM和SRAM设计了具有兼容性的存储器的测试壳结构,并结合BIST控制器,在Quar-tusⅡ平台上,采用硬件描述语言对测试壳在不同测试指令下的有效性和灵活性进行验证,结果表明文章所设计的测试壳结构达到了预期的要求。     

SoC可测性技术研究

超深亚微米工艺和基于可复用嵌入式IP模块的系统级芯片(SoC)设计方法使测试面临新的挑战,需要研究开发新的测试方法和策略.介绍了可测性设计技术常用的几种方法,从芯核级综述了数字逻辑模块、模拟电路、内存、处理器、第三方IP核等的测试问题,并对SoC可测性设计策略进行了探讨,最后展望了SoC测试未来的发展方向.     

深亚微米SoC芯片的可测试性设计

深亚微米工艺使SoC芯片集成越来越复杂的功能,测试开发的难度也不断提高。由各种电路结构以及设计风格组成的异构系统使测试复杂度大大提高,增加了测试时间以及测试成本。描述了一款通讯基带SoC芯片的DFT实现,这款混合信号基带芯片包含模拟和数字子系统,IP核以及片上嵌入式存储器,为了满足测试需求,通过片上测试控制单元,控制SoC各种测试模式,支持传统的扫描测试以及专门针对深亚微米工艺的,操作在不同时钟频率和时钟域的基于扫描的延迟测试模式,可配置的片上存储器的BIST操作以及其它一些特定测试模式。     

使用SystemC验证库进行随机验证

SystemC是一种适用于SoC顶层设计的新型硬件设计语言,SystemC验证库是SystemC标准库的一个增补库,用以增强SystemC在SoC顶层验证的能力,本文对SystemC及其验证库进行了简要介绍,重点说明了如何使用SystemC验证库进行随机测试.     

用内建自测试(BIST)方法测试IP核

近几年基于预定制模块IP(Intellectua lProperty)核的SoC(片上系统)技术得到快速发展，各种功能的IP核可以集成在一块芯片上．从而使得SoC的测试、IP核的验证以及IP核相关性的测试变得非常困难，传统的测试和验证方法难以胜任。本文通过曼彻斯特编码译码器IP核的设计、测试，介绍了广泛应用于IP核测试的方法一内建自测试fBuilt—In SeIf Test)方法，强调了面向IP测试的IP核设计有关方法。     

装备测试性设计辅助决策系统关键技术研究

针对测试性设计的辅助决策工具是装备测试性设计水平提高的关键技术。围绕测试性设计辅助决策系统实现,从装备测试性设计建模、装备测试性设计与分析优化算法、辅助决策系统实现等三个方面展开研究,在分析现有模型的基础上提出了用于测试性设计的信息模型建模思想,并对测试性设计过程中的诊断优化算法进行了研究,最后完成对测试性模型、诊断策略的集成,对系统平台实现的关键技术进行了研究。本研究是实现装备测试性设计辅助决策系统的关键。     

面向持续集成测试优化的强化学习奖励机制

持续集成环境下的测试存在测试用例集变化大、测试时间有限和快速反馈等需求,传统的测试优化方法难以适用.强化学习是机器学习的一个重要分支,其本质是解决序贯决策问题,可以用于持续集成测试优化.但现有的基于强化学习的方法中,奖励函数计算只包括测试用例在当前集成周期的执行信息.从奖励函数设计和奖励策略两个方面开展研究.在奖励函数设计方面,采用测试用例的完整历史执行信息替代当前执行信息,综合考虑测试用例历史失效总次数和历史失效分布信息,提出了两种奖励函数.在奖励策略方面,提出对当前执行序列的测试用例整体奖励和仅对失效测试用例的部分奖励两种策略.在3个工业级被测程序进行实验研究,结果表明：（1）与现有方法相比,所提出的基于完整历史执行信息奖励函数的强化学习方法可以大幅度提高持续集成测试序列的检错能力;（2）测试用例历史失效分布有助于发现潜在失效的测试用例,对强化学习奖励函数的设计更加重要;（3）整体奖励与部分奖励两种奖励策略受到被测程序的多种因素影响,需要根据实际情况具体选择;（4）包含历史信息的奖励函数会增加时间消耗,但并不影响测试效率.     

eMPower强大的测试功能

数字化工厂eMPower是对一个完整的工厂,从生产线、加工单元到工序操作的所有层次进行设计、物流仿真和优化的集成计算机环境.eMPower软件系列为制造工艺的优化提供了一整套端对端的软件解决方案,并具有强大的测试功能.     

导引头仿真测试一体化设计方法与研究

导引头仿真与测试是导引头研制和生产过程中的关键技术验证手段和操作流程.传统的导引头仿真和测试是两个比较独立的系统,由于缺乏必要的系统集成,仿真与测试不利于及时高效地迭代分析.为了降低成本、提高设备利用率,提出了一种仿真测试一体化设计方案.该方案按照功能集成化设计思路,以LabVIEW RT为运行环境,在RT-LAB实时仿真平台基础上建立了一个包含测试环境设定、转台运动控制等功能的仿真测试系统,实现了导引头数字仿真、半实物仿真以及导引头性能测试等功能.经过实践验证:该仿真测试一体化系统配合良好、操作方便、扩展性好,能够进行导引系统快速反复设计、逐步优化和调整.     

基于大数据挖掘的高校知识管理系统

当前高校大数据应用面临数据集成困难、成果难以应用、知识难以管理等问题,急需加以解决.本文结合知识管理与软件工程方法,首先设计了基于CRISP-DM的高校大数据挖掘流程;在此基础上,设计了高校知识管理系统的总体架构和功能模型;然后对主要功能模型进行了详细设计,并对其关键技术——数据集成方法、大数据挖掘技术进行了分析和设计;最后给出了该系统的开发环境及测试情况.该系统设计方案对高校大数据应用提供了参考和借鉴.     

一种异构数据集成中的动态查询优化方法

查询优化是异构数据集成中需要解决的关键问题之一，但环境的分布性、异构性以及局部数据源的自治性使得异构数据集成中的查询优化变得非常困难。通过对异构数据集成中查询后处理调度的分析，给出了查询后处理的全局查询图表示，并给出了基于全局查询图的查询后处理并发调度方法，最后给出了一种基于统计推理的查询后处理动态优化策略，它可用于基于全局查询图的查询调度中，实现查询后处理的动态优化。     

基于FPGA的雷达状态参数采集系统设计与实现

为使雷达回波模拟系统能够逼真地模拟真实作战环境,有效地对雷达各分系统进行测试,提出了雷达状态参数采集电路的设计方案,并给出了其软硬件实现;该方案以FPGA为核心,解决了不同状态参数的实时性采集问题,并通过制定串行传输协议,避免了数据传输过程中的冲突,保证了各状态参数传输的准确性,输出接口采用LVDS标准接口,确保了各状态参数的高速长距离传输;实验结果表明,该系统工作稳定,能够准确、实时地采集并传输雷达状态参数,且便于与其他数字电路的集成,满足系统设计的要求。     

目标跟踪算法的并行优化

目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向,近年来学者提出了众多优秀的目标跟踪算法,但许多算法的低实时性制约了其在应用场景中的有效性。针对这些算法,提出了一个通用的跟踪模型,并针对此模型提出了一个可行的并行优化方案。之后使用SCM算法验证了所提出的并行优化方案。在四核CPU的环境下,并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比,并且比原算法Matlab+C程序的运行速度快了约30倍,这说明了所提出的并行优化方案的有效性。     

睡眠环境智能控制系统

拥有一个舒适的室内睡眠环境是许多人所梦寐以求的,结合睡眠的医学知识和自动控制理论,提出一种以单片机为控制核心,整合多种家居电器的睡眠环境智能调节系统的设计方案,并介绍了系统的总体规划、控制策略和软件实现,经实际测试表明该系统实用价值较高,不仅能有效地改善睡眠环境也可有助睡眠医学的相关研究.     

Constrained min–max optimization via the improved constraint-activated differential evolution with escape vectors

In system design, the best system designed under a simple experimental environment may not be suitable for application in real world if dramatic changes caused by uncertainties contained in the real world are considered. To deal with the problem caused by uncertainties, designers should try their best to get the most robust solution. The most robust solution can be obtained by constrained min–max optimization algorithms. In this paper, the scheme of generating escape vectors has been proposed to solve the problem of premature convergence of differential evolution. After applying the proposed scheme to the constrained min–max optimization algorithm, the performance of the algorithm could be greatly improved. To evaluate the performance of constrained min–max optimization algorithms, more complex test problems have also been proposed in this paper. Experimental results show that the improved constrained min–max optimization algorithm is able to achieve a quite satisfied success rate on all considered test problems under limited accuracy.     

A new multi-objective programming scheme for topology optimization of compliant mechanisms

This paper presents an alternative method in implementing multi-objective optimization of compliant mechanisms in the field of continuum-type topology optimization. The method is designated as “SIMP-PP” and it achieves multi-objective topology optimization by merging what is already a mature topology optimization method—solid isotropic material with penalization (SIMP) with a variation of the robust multi-objective optimization method—physical programming (PP). By taking advantages of both sides, the combination causes minimal variation in computation algorithm and numerical scheme, yet yields improvements in the multi-objective handling capability of topology optimization. The SIMP-PP multi-objective scheme is introduced into the systematic design of compliant mechanisms. The final optimization problem is formulated mathematically using the aggregate objective function which is derived from the original individual design objectives with PP, subjected to the specified constraints. A sequential convex programming method, the method of moving asymptotes (MMA) is then utilized to process the optimization evolvement based on the design sensitivity analysis. The main findings in this study include distinct advantages of the SIMP-PP method in various aspects such as computation efficiency, adaptability in convex and non-convex multi-criteria environment, and flexibility in problem formulation. Observations are made regarding its performance and the effect of multi-objective optimization on the final topologies. In general, the proposed SIMP-PP method is an appealing multi-objective topology optimization scheme suitable for “real world” problems, and it bridges the gap between standard topological design and multi-criteria optimization. The feasibility of the proposed topology optimization method is exhibited by benchmark examples.     

Design parameterization and tool integration for CAD-based mechanism optimization

This paper presents an open and integrated tool environment that enables engineers to effectively search, in a CAD solid model form, for a mechanism design with optimal kinematic and dynamic performance. In order to demonstrate the feasibility of such an environment, design parameterization that supports capturing design intents in product solid models must be available, and advanced modeling, simulation, and optimization technologies implemented in engineering software tools must be incorporated. In this paper, the design parameterization capabilities developed previously have been applied to support design optimization of engineering products, including a High Mobility Multi-purpose Wheeled Vehicle (HMMWV). In the proposed environment, Pro/ENGINEER and SolidWorks are supported for product model representation, DADS (Dynamic Analysis and Design System) is employed for dynamic simulation of mechanical systems including ground vehicles, and DOT (Design Optimization Tool) is included for a batch mode design optimization. In addition to the commercial tools, a number of software modules have been implemented to support the integration; e.g., interface modules for data retrieval, and model update modules for updating CAD and simulation models in accordance with design changes. Note that in this research, the overall finite difference method has been adopted to support design sensitivity analysis.