基于扇出源单故障传播的开行码临界路径跟踪故障模拟

本文提出了一种快速的组合电路故障模拟方法－基于扇出源单故障传播的平行码临界路径跟踪法，临界路径跟踪法是一种十分快速的，但近似的组合电路故障模拟方法，将其同平行码故障模拟结合起来，其效率波进一步成倍地提高，为使其成为一个完全的算法，对每个非停止线扇出源故障，我们采用了平行码单故障传播法，同时，为加快其速度，本文提出了若干加速技术，用于故障模拟的各个部分，例如，事件驱动，多级活动事件栈，测试码标记向量     

PPSCRIPT:用于时序电路故障模拟的并行伪临界路径跟踪法

在分析了临界路径跟踪法优缺点的基础上，对其进行改进，提出了伪临界路径跟踪法．把伪临界路径跟踪法和并行故障模拟算法结合起来，用于时序电路的故障模拟，大大地减少了待模拟的故障事件数，降低了模拟时间，节省了内存．在文末，给出了软件实现的结果．     

基于扇出源的同步时序电路故障并行故障模拟器

从工程应用的角度出发 ,同步时序电路故障模拟采用单测试码故障并行的模拟结果更能反映实际情况 .因此 ,尽管已有的研究表明采用测试码并行的故障模拟器的速度更快 ,但研究快速的故障并行的同步时序电路故障模拟器仍然非常必要 .基于扇出源的同步时序电路故障并行故障模拟器结合了扩展的扇出源故障模拟方法和临界路径追踪算法 .对 ISCAS89部分电路的实验结果表明 ,该模拟器性能良好     

临界路径跟踪—测试产生与故障模拟的一种算法

现有的数字电路测试产生算法,如D-算法、PODEM算法和FAN算法等,几乎都是针对每个给定的故障先求出它的一个测试,然后用故障模拟方法求出该测试所能检测的全部故障。测试产生和故障模拟是分两步进行的。本文提出用临界路径跟踪法进行测试产生和故障模拟,它是从电路的初级输出开始向电路的初级输入进行所谓临界路径跟踪。测试产生和确定该测试所能检测的故障是同时进行的,把测试产生和故障模拟紧密地结合在一起。 和PODEM算法、FAN算法一样,我们限于讨论组合电路中引线s-a-0和s-a-1的单故障。文中详细叙述了临界路径跟踪的策略,保证求得的测试集能覆盖电路中全部可测故障。测试的总数最多不超过电路中每个门单独的测试数的总和。     

基于扇出源分析的一种故障模拟方法

本文提出了一种基于扇出源分析的故障模拟方法,通过采用五种信息标记,根据其传播规则和对不同的扇出源进行分类,使之可以有效地加速扇出源临界性的判定,从而提高模拟速度。     

基于路径跟踪的控制流检测

硬件瞬时故障可以通过修改指令操作码和操作数的方式引发控制流错误,破坏程序的正常执行。针对硬件瞬时故障引起的程序控制流错误,提出一种指令级控制流检测方法,对程序执行路径进行跟踪。故障注入实验结果表明,该方法的平均错误检测率、增加的内存消耗和性能损耗分别为97.8%, 83.2%和52.9%。     

基于扇出源的同步时序电路和故障并行故障模拟器

从工程应用的角度出发,同步时序电路故障模拟采用单测试码故障并行的模拟结果更能反映实际情况。因此,尽管已有的研究表明采用测试码并行的故障模拟器的速度更快,但研究快速的故障并行的同步时序电路和故障模拟器仍然非常必要。基与扇出源的同步时序电路故障并行故障模拟器结合了扩展的扇出源故障模拟方法和临界路径追踪算法。对ISCAS89部分电路的实验结果表明,该模拟器性能良好。     

五次多项式优化的平行泊车路径规划

针对目前自动泊车路径规划普遍存在的曲率突变问题,提出了一种五次多项式优化的平行泊车路径规划方法。五次多项式曲线由约束条件建立的方程组求解得出,并对路径的曲率突变处进行过渡优化。为简化计算,引入“虚圆半径”的概念,以“虚圆半径”作为最小转弯半径,并按照“圆弧-直线-圆弧”平行泊车路径规划的方法进行求解,由此得出优化的平行泊车路径。仿真结果表明,五次多项式优化的平行泊车路径规划方法能够规划出曲率连续、满足避障约束和车辆运动学约束的优化路径,提高了路径跟踪的效果,保证车辆安全完成泊车。     

云计算环境下服务故障传播路径判别方法

云计算环境下服务的运行具有动态性、复杂性和多样性的特征,使得众多服务间的动态交互关系日益复杂,随着云计算环境下服务故障发生,故障在服务间不断传播,致使系统不能正常运行。当前,部分故障传播影响分析方法存在过多关注历史数据、衡量故障传播因素单一、无法适用动态变更的系统结构等问题。为解决上述问题,提出了一种云计算环境下服务故障传播路径判别方法。动态建立服务交互图;优化服务交互图结构,建立服务关系图;通过综合考虑服务运行、环境状况计算服务故障可能性,确定发生故障服务;分析服务故障传播的影响因素,计算服务故障传播概率,进行服务故障传播路径判别。实验结果表明,该方法能准确确定发生故障服务、有效判别服务故障传播路径。     

基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪

针对将图像轮廓分段,并对每段轮廓单独进行或对所有段轮廓同时进行轮廓跟踪的需求,提出了基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪方法。对基于链码的图像轮廓跟踪算法进行改进,使之能应用于基于多线程的图像分段轮廓跟踪方法中。以面向对象的观点,将轮廓跟踪操作封装成类。一段轮廓的跟踪对应一个线程和一个轮廓跟踪类的对象。应用表明,该方法很好的解决了图像分段轮廓跟踪的问题,不仅可以灵活的对整个轮廓中所关心的某几段或所有段进行跟踪,而且各段轮廓的跟踪过程能够相互通信,跟踪速度快、效率高。     

故障模拟方法中的静态和动态加速技术

本文针对故障模拟中最费时的扇出源故障模拟提出了若干加速技术。     

P＋P：同步时序电路的并行码和并行故障模拟器

开发的一个新的快速故障模拟器Ｐ＋Ｐ。该模拟器使用了并行码与并行故障模拟算法，实现了同步时序电路故障模拟的两路并行性，采用了全局故障分组，锥形操作，电路级化及改进的组号ＩＤ等技术。Ｐ＋Ｐ已在ＳＵＮ ＳＰＡＲＣ－２工作站上实现，运行了大部分的ＩＳＣＡＳ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ同步时序电路。最后给出了实验结果。     

Accelerated Techniques in Stem Fault Simulation

In order to cope with the most expensive stem fault simulation in fault simulation field.several accelerated techniques are presented in this paper.These techniques include static analysis on circuit structure in preprocessing stage and dynamic calculations in fault simulation stage.With these techniques,the area for stem for stem fault simulation and number of the stems requiring explicit fault simulation are greatly reduced,so that the entire fault simulation time is substantially decreased.Experimental results given in this paper show that the fault simulation algorithm using these techniques is of very high efficiency for both small and large numbers of test patterns.Especially with the increase of circuit gates,its effectiveness improves obviously.     

基于模拟系统的并行程序运行时间推算

本文在并行系统模拟环境中，采集了一个迭代类并行程序实例的运行时间数据，据此，分析了影响程序运行时间的主要因素，建立了一个并行程序运行时间推算模型，从而可以在迭代次数，输入数据规模，以及并行系统的配置等三个方向上对程序运行时间进行预测，实验数据表明，该模型是相当精确的，可以为我们节省大量的模拟时间。     

基于3自由度并联机器人的船载炮6维运动模拟系统

本系统基于3自由度并联机器人和3维图形仿真实现 了空间6维运动的模拟．构造了一种3自由度并联机构来模拟船的3维转动，并给出了并联平 台的运动学逆解；采用图形仿真虚拟作战环境，模拟船的3维移动，并分析了图形驱动原理 ．     

基于dSPACE并行处理平台的机器人实时仿真系统结构及实

基于dSPACE并行处理平台设计了两级结构的机器人实时仿真系统，这种仿真结 构既与实际控制系统结构相接近，又有很高的计算能力．分别用C语言和SIMULINK设计了模 块化的机器人仿真控制软件，将机器人的正逆运动学、正逆动力学、各种控制算法、轨迹规 划等封装成通用模块，并提供用户接口．基于VB和MATLAB设计了图形化的人机接口，通过DD E进行数据交换，解决了dSPACE的TRACE软件不能在一个图形窗口显示多个变量的问题．     

基于小波神经网络的组合故障模式识别

提出了一种基于小波神经网络的组合故障模式识别方法.针对以歼击机为代表的非线 性系统中存在的多重并发故障,构造了一个多层的小波神经网络,在输入层对残差信号进行二进 离散小波变换,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量,并将其输入到神经网络分类器 进行相应的模式分类.仿真结果表明,本文方法为多重并发故障的诊断提供了有效的方法和途径.     

基于层迭CMAC网络的6-DOF机器人自适应控制

研究了标称自适应+迭代学习控制算法的稳定性,并利用层迭CMAC网络的优良特性, 提出了基于层迭CMAC的标称自适应+迭代学习控制方法．此方法将标称自适应控制中确定的 模型信息与未知的信息分离,充分利用模型中确定的信息进行前馈控制;而对于未知信息, 则利用层迭CMAC进行自适应学习．仿真实验表明用本文所设计的控制系统对6 DOF并行机器 人进行轨线控制,可获得比以往的普通CMAC+PD控制系统更好的控制效果．