Towards Analysis of the Radiation Sensitivity of Digital Designs at High Level of Abstraction
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Design assurance guidance such as DO-254, and commercial off the shelf (COTS) increasing popularity in high critical mission have pushed the validation and verification methodologies to improve by integrating fault tolerance analysis in reliability assessment. A novel methodology for analysing the sensitivity of digital designs to single event upsets (SEU) is proposed. We first characterize basic combinational circuit models using fault injection via mutation technique at low level of abstraction. Error analysis is performed at primary outputs to identify patterns that are collected in a faulty behaviour library. This library is then used at a high level of abstraction to execute a sensitivity analysis on a digital design model. A reliability report is then generated showing the soft error rate (SER) and the benign errors count. We proved our methodology by analysing the radiation sensitivity of a discrete wavelet transform architecture using two different sets of data. The first one obtained by simulation and the second one through a real radiation exposure conducted at the TRIUMF particle accelerator. Results show that the SER obtained with simulation-based data (91.4%) is close to the SER calculated with experimental data (88.2%) making the methodology applicable for low-cost early verification of the radiation sensitivity of a design.</div></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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».