Предложен алгоритм автоматизации процесса электронного проектирования на основе ATPG и методов нейронной сети. Получены данные об откатах для всех неисправностей типа stuck-at-0 и stuck-at-1. Достигнут оптимальный набор тренировочных данных для максимальной производительности нейронной сети. Отмечено, что предлагаемый метод обучения требует меньшего общего количества откатов для всех неисправностей в рассматриваемых схемах.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 63784191
Алгоритмы реализации автоматической генерации тестовых шаблонов (Automatic Test Pattern Generation (ATPG)) [1] — NP-сложные алгоритмы [2], использующие эвристические правила для сокращения времени генерации тестов [3]. Благодаря достижениям в области машинного интеллекта, созданы эффективные наборы правил с использованием минимальных усилий программиста. Алгоритмы машинного интеллекта автоматически программируют себя исходя из прошлого опыта, тогда как решения разработчика запрограммировать нелегко. Предполагается использовать эти преимущества машинного интеллекта применительно к ATPG.
В данном исследовании обычные эвристические правила обратного отслеживания в ATPG заменены искусственными нейронными сетями, рассмотрено их влияние на процессорное время ATPG, а также представлены процедуры сбора обучающих данных, обучения нейронной сети и интеграции обученной нейронной сети в ATPG. Для оценки полезности нейронной сети обучающие данные содержат функции, используемые в обычных эвристических правилах для ATPG [4]. В статье исследован эффект применения различных наборов функций. Нейронная сеть используется, как правило, в алгоритме принятия решений, ориентированных на определённый путь (Path-Oriented Decision Making (PODEM)). Однако она может быть применена к любому алгоритму ATPG, который производит отслеживание сигнала в схеме.
Список литературы
- Gao L., Burmer C., Siegelin F. ATPG scan logic failure analysis: a case study of logic ICs - fault isolation, defect mechanism identification and yield improvement // Microelectronics Reliability. 2006. No. 46 (9-11). Р. 1458-1463. EDN: KGKVXT
- Agrawal M., Allender E., Rudich S. Reductions in circuit complexity: An Isomorphism Theorem and a Gap Theorem // Journal of Computer and System Sciences. 1998. No. 57 (2). Р. 127-143. doi: 10.1006/jcss.
- A new ATPG algorithm to limit test set size and achieve multiple detections of all faults / S. Lee, B. Cobb, J. Dworak, M. R. Grimaila, M. R. Mercer // Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition. 2002. P. 94-99. DOI: 10.1109/DATE.2002.998255
- Jutman A., Ubar R. Design error diagnosis in digital circuits with stuck-at fault model // Microelectron Reliab. 2000. No. 40 (2). P. 307-320.
- Wilamowski B. M. Neural network architectures and learning algorithms // IEEE Industrial Electronics Magazine. 2009. Vol. 3. No. 4. P. 56-63.
- Xiao H., Cao M., Peng R. Artificial neural network based software fault detection and correction prediction models considering testing effort // Applied Soft Computing. 2020. No. 94. P. 106491.
- Stratigopoulos H. Machine learning applications in IC testing // IEEE 23rd European Test Symposium (ETS). Bremen, Germany. 2018. P. 1-10.
- Brglez F. On testability analysis of combinational circuits.International Symp // Circuits and Systems. 1984. P. 221-225.
- Alizadeh B., Sharafinejad S. R. Incremental SAT-Based accurate auto-correction of sequential circuits through automatic test pattern generation // IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2018. No. 38. P. 245-252.
-
Mandouh E., Wassal A. G. Application of machine learning techniques in post-silicon debugging and bug localization // Journal of Electronic Testing. 2018. No. 34 (2). P. 163-181. -
Ioffe S., Szegedy C. Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift // International Conference on Machine learning (ICML). 2015. P. 448-456. -
Compact and complete test set generation for multiple stuck faults / A. Agrawal, A. Saldanha, L. Lavagno, A. L. Sangiovanni // Proceedings of IEEE/ACM ICCAD. 1996. P. 212-219. -
Goel P. An implicit enumeration algorithm to generate tests for combinational logic circuits // IEEE Transactions on Computers. 1981. No. 30 (3). P. 215-222. -
Takahashi I., Boateng K., Takamatsu Y. A new method for diagnosing multiple stuck-at faults using multiple and single fault simulations // Proceedings of the IEEE VLSI test symposium. 1999. P. 64-69. -
Ivannikov A. D., Stempkovsky A. L. Formalizing the choice of debugging tests in the design of digital microelectronic systems based on checking the performance of the required functions // Russ Microelectron. 2021. No. 50. P. 499-503. EDN: RUMKWU
Выпуск
Другие статьи выпуска
Разработана математическая модель механической передачи, содержащей тормоз для удержания нагрузки в требуемом положении в пространстве без потребления энергии исполнительным двигателем следящего привода. Приведён пример использования разработанной математической модели при моделировании функционирования следящего привода.
Представлены постановка задачи по разработке критерия распознавания объектов в условиях стохастической неопределённости и основные положения, содержащие её решение. Проанализированы существующие критерии распознавания, обосновано преимущество их сочетания. Приведён математический вывод критерия принятия решения о принадлежности распознаваемых объектов к одному из двух классов. Изучены проблемные вопросы тематики и определены требования к критерию распознавания.
Предложены две формы визуализации функции вероятности попадания - плоскостная и пространственная. Представлена методика выполнения вычислений. Приведён типовой пример оценки эффективности.
Предложен новый метод повышения точности аналого-цифрового преобразования сигналов путём разбиения входного сигнала на составляющие для их параллельной оцифровки, позволяющий снизить шум квантования за счёт увеличения разрядности преобразования.
Представлена подсистема для автоматизации мониторинга и анализа цен интернет-магазинов. Описаны основные технологические этапы разработки подсистемы для автоматизации этих процессов. Приведены примеры визуализации информации, полученной в результате использования данной подсистемы.
Представлены результаты проведённых авторами исследований методов оценки функциональной эффективности распределённых информационно-управляющих систем организационного типа. Предложен обобщённый показатель, позволяющий получать оценки их функциональной эффективности с учётом важности органов управления и работоспособности комплексов средств автоматизации на объектах оснащения исходя из динамики функционирования систем в течение всего периода прогнозирования.
Рассмотрены протоколы автоматизации SECS/GEM международной ассоциации SEMI для интеграции полупроводникового оборудования в общую систему автоматизированного производства и способ сопряжения технологического оборудования разных производителей путём стандартизации процедур обмена сообщениями с использованием протоколов SECS/GEM. Описана коммуникация между интегрированным кластерным оборудованием и центральным компьютером предприятия. Показаны кодирование и упаковка сообщений в SECS-II и HSMS.
Исследована процедура моделирования работ, связанных с проектированием и разработкой сложной бортовой аппаратуры. Обучение модели, созданной с применением методов машинного обучения, осуществлено на основе данных, полученных в процессе предыдущих разработок в этой области.
Разработана машинная математическая модель двухосной системы наведения исполнительного устройства в инерциальном пространстве с обходом опасной зоны. Предложена структурная схема модуля управления обходом опасной зоны, эффективность которой подтверждена результатами математического моделирования.
Описан процесс решения задачи целераспределения эффекторов по выявленным целям в рамках дискретной оптимизации с использованием целочисленного линейного программирования. Задача адаптирована для систем управления полем боя. Приведены возможные варианты целевых функций целераспределения. Предложен алгоритм решения, построенный на методе полного перебора. Проведено сопоставление трёх решений, основанных на переборе, венгерском методе и использовании среды MathCAD.
Рассмотрены основы расчёта теплового режима электронного блока типовой конструкции с естественным воздушным охлаждением. В первой части работы представлены структура тепловых потоков и методы расчёта их параметров, во второй разработаны схемы программы, экранные формы и их структуры. В данной части работы показан процесс написания текста программы на объектно-ориентированном языке высокого уровня и опубликованы наиболее характерные фрагменты кода.
Представлены математическая модель двухкамерной измерительной системы определения координат объектов по их цифровым изображениям и методика определения взаимной ориентации и положения на бронеобъекте каналов наблюдения в совокупности, направленные на математическое описание прицельно-наблюдательного комплекса как многокамерной единой системы определения координат и параметров движения целей в круговом секторе наблюдения.
Рассмотрена работа привода для дистанционного управления спусковым механизмом зенитной установки в режиме одиночного выстрела. Выполнено моделирование временны́ х характеристик системы при формировании одиночного импульса. Проведён анализ быстродействия и стабильности системы с учётом параметров привода спускового механизма.
Рассмотрено сетевое взаимодействие морского автономного надводного судна и центра дистанционного управления. Даны анализ необходимой информации, поступающей от оборудования судна в центр дистанционного управления, и обзор способов передачи данных с учётом удалённости судна от центра дистанционного управления и степени автономности. Отмечено, что из всех рассмотренных способов передачи данных единственно возможной является спутниковая связь.
Издательство
- Издательство
- АО "НТЦ Элинс"
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 124460, город Москва, город Зеленоград, Панфиловский пр-кт, д. 4 стр. 1, пом V; ком 1-9
- Юр. адрес
- 124460, город Москва, город Зеленоград, Панфиловский пр-кт, д. 4 стр. 1, пом V; ком 1-9
- ФИО
- Тикменов Василий Николаевич (Руководитель)
- Сайт
- https://elins.ru/