System-Level Partitioning Using Mission-Level Design Tool for Electronic Valve Application
Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">In defining innovative and cost-effective chip sets for future automotive applications, system architects need high-level tools that allow them to rapidly determine the best silicon partitioning for a given application in terms of system performance as well as cost. The tool needs to be flexible, modular, and swift such that the system designer can perform abstract simulation iterations quickly for various functional partitioning scenarios, without requiring excessive computer resources. The tool must also be portable and adaptable to provide a simulation environment suitable to systems- or car-manufacturers for in-depth applications simulation and architecture assessment.</div> <div class="htmlview paragraph">The semiconductor component definition process using such a “mission-level” design tool for the automotive application electronic valve will be demonstrated. Methods for the analysis of electronic valve control system architectures using mission-level simulation will be developed. Simulation results and corresponding analysis of electromagnetic valve control performance within two primary types of system architectures, centralized and mechatronic, will be provided. Control algorithms using various sampling frequencies and accuracies for position and current data acquisition are included within simulation. Analysis will determine processing power needed to effectively follow and manage current dynamic and valve position. Timing diagrams of communication will characterize bus traffic in order to evaluate speed of communication busses between power devices and valve microcontroller, as well as between the VCU and ECU. The type of instructions to be processed by the valve control algorithm to deliver the appropriate output to the electromagnetic valve will be determined so that an appropriate microprocessor can be selected. A semiconductor architecture recommendation based upon simulation results and analysis, in addition to cost considerations, will identify a best-fit silicon strategy for the end application.</div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».