FPGA-Based Hardware-in-the-Loop Real-Time Simulation Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Hardware-in-the-Loop (HIL) simulators have become an essential tool in the automotive industry as they allow comprehensive testing and validation of electronic control units (ECUs), Although HIL simulations are widely used in the vehicle, aerospace and other industries that rely on electronic control systems, they can also be quite challenging to develop. One of the main challenges of HIL simulators is creating a virtual environment that accurately replicates the behavior of the real-world system. Artificial intelligence (AI) algorithms can be trained on extensive real-world datasets to create more accurate virtual environments of complex systems for HIL simulations. Moreover, latency is a crucial factor in producing a reliable virtual environment for ECU in HIL simulations. FPGA (Field Programmable Gate Array) can help to minimize latency in HIL simulations by providing high-performance computing resources. This paper aims to address these challenges by presenting a machine learning-based HIL simulator design on FPGA. The proposed architecture uses FPGA to accelerate the computations of a temporal convolutional neural network (TCN). The paper also describes how increasing the number of input channels can improve the performance of the TCN model on an FPGA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».