Национальная академия наук Беларуси


ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПРЕДОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ МИКРОФОТОНАБОРНОГО ОДНОКАНАЛЬНОГО ГЕНЕРАТОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ



страница6/16
Дата28.11.2017
Размер3.17 Mb.
ТипТезисы
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16

ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПРЕДОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ МИКРОФОТОНАБОРНОГО ОДНОКАНАЛЬНОГО ГЕНЕРАТОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ
А.А. Воронов1, А.А. Дудкин1, C.М. Аваков2, В.А. Русецкий2

1Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск

e-mail: sash_v_oo@tut.by

2УП «КБТЭМ-ОМО» ГНПО «Планар», Минск

e-mail: tlo@list.ru
Для успешной работы одноканальных лазерных генераторов изображений необходимо решать задачу предобработки исходной информации, представляющей топологию фотошаблона или технологического слоя интегральной схемы. Одним из важнейших шагов при этом является декомпозиция произвольных многоугольников в множество прямоугольников. Генерация изображений в процессе обработки рассмотренных топологий использующимся в настоящее время программным обеспечением САПР СБИС занимает много времени, а качество результата оставляет желать лучшего [1].

а) б)

Исходный многоугольник (а) и его представление множеством


прямоугольников (б)
Система дает возможность формировать по описанию топологии, представленному или в виде файла в GDS II формате, или в виде текстового файла (внутренний формат) (рисунок, а), входной файл для генератора изображений (рисунок, б): этап 1. Если описание топологии фотошаблона представлено в виде файла в GDS II формате, то преобразуем его во внутренний формат: этап 2. Выполняется анализ множества контуров на корректность их задания: этап 3. В множестве контуров осуществляется поиск пересекающихся между собой контуров и их слияние: этап 4. Из множества полученных контуров выделяем односвязные и многосвязные контуры: этап 5. Для каждого односвязного и многосвязного контура решается задача декомпозиции (покрытия), т. е. представления каждого из этих контуров в виде совокупности прямоугольников. При этом каждый прямоугольник совокупности должен удовлетворять заданному ограничению на минимальную и максимальную длину его стороны [2]. Для решения задач данного этапа используются как специальные, так и универсальные алгоритмы: этап 6. По полученному множеству прямоугольников, покрывающих исходные топологические
объекты, формируется оптимальная последовательность прямоугольников, которая кодируется в соответствии с правилами входного языка соответствующего генератора изображений ЭМ-5109 или ЭМ-5009А2.

Предусмотрены следующие основные режимы работы: выбор и открытие файла на диске, содержащего исходную информацию о типах топологических объектов и координатах их вершин (открытие такого файла влечет за собой открытие соответствующего дочернего окна, которое будет «привязано» к этому файлу); работа с дочерним окном, связанным с топологическими объектами из файла на диске с возможностью визуального отображения любого из объектов или всех сразу; выбор алгоритмов покрытия топологических объектов и собственно нахождение покрытия с отображением результата покрытия в дочернем окне; вывод детальной информации о последовательности, в которой были найдены элементы покрытия; сохранение в файле на диске информации о найденном (и отображенном в дочернем окне) покрытии; конвертирование внутренней формы представления информации о покрытии в общепринятый формат лазерных генераторов (BIT, MUL или PAT). В алгоритмах, реализованных в программной системе, применяется оптимизация по критерию минимального числа прямоугольников в покрытии и при конвертации в форматы лазерных генераторов изображений осуществляется сортировка прямоугольников по углу наклона, что увеличивает скорость работы генератора при экспонировании.

Применение в разработанной системе оригинальных алгоритмов покрытия и минимизации позволило увеличить производительность лазерных генераторов ЭМ-5109, ЭМ-5009А2 и расширить класс входных данных – успешно формировать произвольные топологии фотошаблонов.
Список литературы
1. Оптико-механические комплексы для бездефектного изготовления фотошаблонов 0,35 мкм и 90 нм / С.М. Аваков [и др.] // Фотоника (прил. к журн. «Электроника НТБ»). – 2007. – № 6. – С. 35–39.

2. Техническое описание и инструкция по эксплуатации генератора изображений ЭМ-5109. – Минск : КБТЭМ-ОМО, 2001. – 323 c.


УДК 658.512.22.011.56; 539/.6
Проблемы создания библиотек 3D-моделей

в архитектурно-строительном проектировании
Н.Н. Горбачёв

Академия управления при Президенте Республики Беларусь, Минск



e-mail: nick-iso@tut.by
Эффективность внедрения и функционирования систем автоматизированного проектирования (САПР) во многом обусловливается организацией подготовки библиотек графических примитивов различного уровня и назначения. Переход строительной отрасли к технологиям 3D-проектирования требует государственной координации решения этой проблемы с учетом следующих предпосылок:

  • проведения работ в рамках межведомственной комиссии по координации работы республиканских органов государственного управления и иных государственных организаций, подчиненных Правительству Республики Беларусь, по вопросам создания и внедрения современных интегрированных информационных систем и технологий;

  • перехода к активной части реализации Отраслевой программы внедрения комплексных автоматизированных систем проектирования и информационных технологий для управления жизненным циклом строительного объекта;

  • наличия Государственной системы каталогизации продукции;

  • наличия республиканского фонда типовой проектной документации;

  • функционирования системы технического нормирования и стандар-
    тизации Республики Беларусь, национального фонда технических нормативных правовых актов, ИПС «Стандарт» и ИПС «Стройтехнорм».

Внедрение CALS-технологий в конструкторское проектирование трансформировало проектные технологии и конструкторскую документацию, состав и функции которой были пересмотрены в рамках стандартов Единой системы конструкторской документации (ЕСКД) с ориентацией ее на электронные документы (ЭД). Были регламентированы новые требования к традиционным документам при переводе их в электронные (например, добавлены реквизиты «Метод проецирования», «Имя файла документа» и др.) и введены новые конструкторские ЭД: электронная модель детали и электронная модель сборочной единицы. Была введена дополнительная классификация ЭД с выделением простых, составных и агрегированных.

В строительстве документы, входящие в ЕСКД, используются как один из видов проектной документации. Кроме того, существует система проектной документации в строительстве и другая документация, которая также подлежит переработке в ЭД. Это потребует расширения программы по CALS-технологиям.

В свою очередь изменения в стандартах потребуют формирования новых информационных технологий для обеспечения архитектурно-строительных САПР необходимыми данными. Они будут связаны с организацией информационного взаимодействия всех участников строительного процесса (государственных органов, заказчиков, проектировщиков, подрядчиков, поставщиков, эксплуатационщиков, надзорных органов [1].

В особую область следует выделить подготовку 3D-моделей конструкций, изделий и оборудования, а также формирование соответствующих баз данных. Реально 3D-модели должны разрабатываться на этапах проектирования и постановки на производство конструкций, изделий и оборудования, обеспечивая их включение в соответствующие технические ЭД. Соответствующий контроль и унификацию форматов ЭД могут обеспечивать система стандартизации и нормирования, система каталогизации продукции и фонд типовых проектов.

Возможен и другой путь – государственно-частного партнерства, когда библиотеки моделей будут формироваться фирмами-разработчиками САПР, имеющими соответствующие договорные отношения с участниками строительного процесса и управления строительством. Допустим и вариант подготовки 3D-моделей реальных конструкций, изделий и оборудования в рамках практико-ориентированных компонент учебного процесса соответствующих специальностей вузов.

Существенными могут быть коллизии лингвистического обеспечения интеграции систем, где используются такие языки, как Express, XML, языки машинной графики, различные языки классификаций (проектов, объектов, работ, конструкций, изделий, оборудования и др.). Как показывает практика, явно нетривиальной является проблема идентификации градостроительных единиц, зданий и сооружений, других объектов информации на всех стадиях их жизненного цикла.

Таким образом, внедрение современных технологий 3D-про-
ектирования в строительной отрасли потребует реинжиниринга существующих технологий информационного обеспечения проектных и строительных технологий.
Список литературы
1. Горбачёв, Н.Н. Организация и эксплуатация интернет-сайтов проектных и строительных организаций / Н.Н. Горбачёв. – Минск : Белстройцентр, 2006. – 168 с.
УДК 621.9: 004
ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ АДАПТИРУЕМЫХ СИСТЕМ
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО НОРМИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ
ИНВАРИАНТНОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

А.А. Кошин, Н.С. Сазонова

Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия


e-mail: nataliasaz@inbox.ru
Современное динамичное многономенклатурное многопрофильное машиностроение характеризуется тем, что время с момента поступления заказа до выпуска готового изделия должно быть предельно сокращено. Добиться такого результата, когда этап технологической подготовки производства сжат до минимальных сроков, позволяют системы автоматизированного проектирования (САПР) и нормирования (САН ТП). В настоящее время на предприятиях России и ближнего зарубежья функционирует целый ряд таких систем: КОМПАС/Вертикаль, ADEM,
T-FLEX/Технология, CADMECH/TECHCARD, TechnologiCS, Sprut.

Все они на довольно высоком уровне решают задачи формирования, оформления, хранения и тиражирования технологической документации. С той или иной степенью автоматизации они решают информационные проектные задачи (подбор оборудования, технологической оснастки и т. д.). Однако ни одна из них не имеет системного решения таких ключевых задач для технологического процесса, как размерный анализ с расчетом припусков и операционных размеров, трудового нормирования с расчетом режимов резания и всех составляющих нормы времени. Без решения этих задач невозможно проектирование операционных технологических процессов, по которым работает современное крупно- и среднесерийное производство.

Специфика обрабатывающих отраслей и, в частности, современного машиностроения такова, что существует множество самых различных предприятий с различным охватом видов обработки, т. е. охват по необходимым алгоритмам проектирования на разных предприятиях будет очень сильно различаться.

В условиях современного производства САН ТП сможет успешно функционировать на предприятии, если будет обеспечена возможность проектирования абсолютно любого технологического перехода, который может встретиться на данном предприятии.

Разработка единой всеохватывающей САН ТП в принципе возможна, но такая система для каждого предприятия будет являться избыточной (наличие большого количества невостребованной информации – множество неиспользуемых операций и переходов). Поэтому актуальна задача разработки системы, настраиваемой как по информационному, так и по алгоритмическому обеспечению. Задача настраиваемости по информационному обеспечению фактически решена использованием СУБД (в реляционных базах данных). Настраиваемости по алгоритмическому обеспечению (по алгоритмам проектирования) в настоящее время нет ни в одной из имеющихся систем, причем речь идет о настраиваемости силами именно пользователей, а не разработчиков систем.

Решением этой задачи является применение предлагаемой методики командных строк, построенных на применении локальных алгоритмов, решающих конкретные локальные задачи и объединенных в единый инвариантный резидентный алгоритм путем накопления (аккумулирования) информации о получаемых результатах проектирования в едином поле данных [1].

Нормативная методика назначения режимов резания и определения нормы времени подразделяется на ряд этапов: назначение материала и определение геометрических параметров инструмента, определение длины рабочего хода, определение подачи, определение скорости резания, определение усилий и мощности резания, определение нормы времени. Каждый из этапов, в свою очередь, включает решение одной или ряда локальных задач. При разработке алгоритмического обеспечения САН ТП каждая из таких задач преобразуется в алгоритмический модуль. В итоге получается комплекс алгоритмов, реализующих нормативную методику. При этом для корректной работы САН ТП кроме комплекса основных алгоритмов она должна включать комплекс вспомогательных алгоритмов, решающих задачи ликвидации логических пробелов в нормативной методике (коррекция расчетных значений режимных параметров по кинематическим возможностям оборудования или качественным ограничениям на технологический процесс).

Описанная конфигурация САН предполагает минимизацию программного ядра системы – программное обеспечение представляет только логику перехода от одного локального алгоритма к другому, а сами локальные алгоритмы переводятся в состав информационного обеспечения. В этом случае настройка системы по набору технологических операций и переходов к условиям конкретного предприятия сводится к коррекции алгоритмической части ее информационного обеспечения.


Список литературы
1. Кошин, А.А. Задачи и направления совершенствования автоматизированных систем нормирования технологических процессов современного машиностроения / А.А. Кошин, Н.С. Сазонова // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии : науч.-техн. журнал. – Орел : Госуниверситет-УНПК, 2011. – С. 24–31.

УДК 658.512:004;631.3


ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА ИНФОРМАЦИОННОЙ
ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ИНЖЕНЕРНОГО АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИИ
СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Ю.М. Кротюк

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск



e-mail: krotiouk@newmvan.bas-net.by
Повышение эффективности информационных систем, направленных на автоматизацию труда инженеров-конструкторов связано с интеграцией всех используемых при проектировании приложений в составе интегрированной среды информационной поддержки процессов проектирования и инженерного анализа конструкции изделий. Актуальность создания такой среды обусловлена необходимостью согласования технологических схем проектирования с методологиями проектирования и инженерного анализа, реализованными в составе различных программных приложений [1].

Концепция организации единого информационного пространства (интегрированной среды проектирования на основе единой базы данных) в той или иной степени реализована в ряде САПР, наиболее развитыми из которых являются Creo Elements/Pro (ранее Pro/ENGINEER), Patran , Unigraphics NX, CATIA. Однако использование перечисленных и других продуктов, направленных на реализацию функций интегрированной среды проектирования в конструкторских подразделениях отечественных предприятий, затруднено, так как указанные продукты являются дорогостоящими, требуют значительных системных ресурсов, имеют сложный интерфейс и требуют больших затрат времени для обучения персонала.

Для преодоления этих трудностей на отечественных предприятиях в ОИПИ НАН Беларуси разработана интегрированная среда информационной поддержки процессов проектирования и инженерного анализа конструкции сложных технических объектов (ИСППИА).

Рассматриваются принципы построения, структура и компонентный состав ИСППИА, особенности ее реализации.

Для поддержки процессов инженерного анализа конструкций сложных технических объектов (СТО) и выполнения прочностных расчетов используются программные средства расчета элементов конструкций, программные средства расчета конструкций и программные средства подготовки расчетных данных для пакета LS-DYNA. Данные модули обеспечивают интеграцию инженерных пакетов ANSYS
и LS-DYNA с базовой системой геометрического моделирования и позволяют проводить численное моделирование конструкций СТО в различных постановках.

Программные средства интегрированной среды осуществляют поддержку процессов проектирования, объемного геометрического моделирования и инженерного анализа конструкций изделий, анализ принципиальной работоспособности полученной конструкции, анализ и оптимизацию их эксплуатационных характеристик.

Предлагаемая методология и программные средства позволили обеспечить:

- сбор и хранение данных об элементах конструкций СТО (геометрических параметрах, применяемых материалах, сортаменте, назначаемых допусках и отклонениях и др.);

- ведение в базе данных библиотек моделей унифицированных (базовых) элементов конструкции СТО;

- автоматизацию и информационную поддержку процессов расчета параметров элементов конструкции и конструкции СТО;

- автоматизацию процессов подготовки расчетных данных для объемного геометрического моделирования элементов конструкций СТО;

- оптимизацию параметров конструкции, которая осуществляется путем вариации параметров формы, размеров и свойств конструкции.

На основе ИСППИА в составе заданий ГНТП «Информационные технологии» были разработаны и внедрены САПР для двух различных приложений − САПР проектирования инструмента для поперечно-клиновой прокатки и САПР проектирования рамных конструкций почвообрабатывающих агрегатов.

Использование ИСППИА в составе двух САПР позволило сократить затраты на проектирование конструкции, сократить количество исправлений и доработок в документации, повысить качество и сократить сроки постановки конструкции на производство.


Список литературы
1. Гривачевский, А.Г. Структурная организация интегрированной системы информационной поддержки процессов проектирования и инженерного анализа элементов рамных конструкций / А.Г. Гривачевский, Ю.М. Кротюк, А.А. Абрамов // Информационные технологии в промышленности : тез. докл. Шестой Междунар. науч.-техн. конф. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2010. − С. 114.

УДК 681.512


Комплекс программ синтеза логических схем

из вентилей с учетом энергопотребления
Л.Д. Черемисинова, Н.А. Кириенко

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск

e-mail: cld@newman.bas-net.by, kir@newman.bas-net.by
Снижение энергопотребления проектируемой схемы может обеспечиваться на разных уровнях логического проектирования. Чем более ранним является этап, тем более важно получать на нем качественные решения. Синтез схемы из вентилей является одним из ранних этапов проектирования, когда выполняется технологически независимая оптимизация многоуровневых представлений систем булевых функций, которая следует за минимизацией булевых функций в классе дизъюнктивных нормальных форм (ДНФ). На этом этапе из двухуровневого представления системы ДНФ получается многоуровневое представление в базисе простых вентилей (типа И, ИЛИ, И-НЕ, ИЛИ-НЕ), числа входных полюсов которых не превышают наперед заданных чисел. Значения чисел выбираются исходя из параметров целевого технологического базиса.

В настоящей работе описывается комплекс программ построения и оптимизации многоуровневых представлений систем булевых функций, которые служат основой для покрытия схем библиотечными элементами, выполненными на основе технологии статических КМОП-схем.

Комплекс включает программы оптимизации многоуровневых представлений систем ДНФ и синтеза многоуровневых схем из вентилей с ограниченным числом входных полюсов. В качестве количественных оценок эффективности проектирования используются суммарное число входных полюсов вентилей и суммарная переключательная активность полюсов схемы. Выбор таких оценок связан с тем, что при проектировании на логическом уровне энергопотребление целевой схемы, выполняемой по КМОП-технологии, существенно зависит от сложности схемы и переключательной активности ее полюсов. Исходным заданием для программ являются: одноуровневое функциональное описание проектируемой схемы в виде системы ДНФ, представленное на внутреннем языке описания схем; вероятностные характеристики переключения значений сигналов на входных полюсах схемы.

Оптимизация многоуровневых представлений систем ДНФ производится путем совместной или раздельной факторизации. Программа совместной факторизации систем булевых функций выполняет построение многоуровневого функционального описания схемы. Из системы ДНФ выделяется множество факторов (частей ДНФ системы) с заданными технологическими ограничениями (число входов для конъюнкторов и дизъюнкторов, число вхождений фактора в уравнения системы). Выделение факторов выполняется с учетом минимизации оценок будущей схемы по сложности и энергопотреблению. В результате операции получается многоуровневое функциональное описание схемы в виде факторизованной системы ДНФ, построенное на основе выделения оптимальных факторов, но содержащее, однако, конъюнкции и дизъюнкции, которые не удалось факторизовать данным подходом. Результат операции требует дальнейшего преобразования с помощью программы раздельной факторизации системы ДНФ.

Программа раздельной факторизации систем булевых функций также выполняет построение многоуровневого функционального описания схемы, но каждое уравнение системы обрабатывается независимо. Из ДНФ каждого уравнения выделяется множество факторов с заданными технологическими ограничениями (числа входов для конъюнкторов и дизъюнкторов). Выделение факторов выполняется с учетом минимизации оценок будущей схемы по сложности и энергопотреблению. В результате операции получается многоуровневое функциональное описание схемы в виде системы логических уравнений.

Синтез многоуровневых схем производится из многовходовых и двухвходовых вентилей. Программа синтеза схем из многовходовых вентилей позволяет выполнить последовательно процедуры совместной и раздельной факторизации с учетом параметров элементов целевой библиотеки и минимизации критериев сложности и энергопотребления схемы. Полученный результат может быть преобразован в структурное описание схемы в базисе элементов целевой библиотеки.

Программа синтеза схем из двухвходовых вентилей позволяет получить многоуровневое функциональное описание схемы, в котором ранги конъюнкций и дизъюнкций не превышают двух. Построение схемы производится на основе диаграмм двоичных решений (BDD) заданного функционального описания полностью или частично определенных булевых функций.

Программы синтеза схем из вентилей исследовались на ряде тестовых схем и показали свою эффективность [1]. Комплекс программ реализован в рамках системы энергосберегающего логического синтеза, разработанной в лаборатории логического проектирования ОИПИ НАН Беларуси.


Список литературы
1. Черемисинова, Л.Д. Оптимизация многоуровневых представлений логических схем с учетом энергопотребления / Л.Д. Черемисинова, Н.А. Кириенко // Информатика.  2011. – № 3. – С. 77–87.

УДК 658.52.011


АВТОМАТИЧЕСКАЯ СБОРКА МАССОВЫХ ИЗДЕЛИЙ
В.С. Гусарев, Е.Н. Ковальчук, В.Б. Наддачин

Одесский национальный политехнический университет, Украина


Автоматическая сборка «массовых» изделий приобретает все большее распространение в машиностроении. Это определяется рядом причин. Одна из них – выпуск изделий большими тиражами, а другая связана с конструкцией изделия, «удобной» для автоматической сборки. «Удобные» для сборки изделия должны содержать детали, обеспечивающие полную взаимозаменяемость и их расположение вдоль одной или максимум двух координатных осей. Примером расположений элементов изделия по одной оси является подшипник, в нем выполняются и два других требования: полная взаимозаменяемость и массовый выпуск. Существуют требования к процессу сборки: контактная доступность инструментов к элементам сборки; строгий переход от одного сборочного элемента к другому с обеспечением базирования деталей при сопряжении элементов изделия. Целесообразно в автоматической сборке реализовать принцип, при котором сначала собираются внутренние элементы, а затем они соединяются с наружными. Примером реализации упомянутых требований и принципов является процесс сборки конического роликового подшипника. В процессе сборки на первой операции заводится сепаратор U (в), который находится в середине изделия. На второй заводятся ему в сопряжение ролики U(а), которые базируются по окнам сепаратора. На третьей выполняется установка внутреннего кольца U (с) с базированием по роликам. На четвертой операции выполняется сопряжение собранного комплекта с наружным кольцом U (d). Далее собранный подшипник выводится V (abcd) из системы.

Изделие и процесс сборки позволяют выполнять указанные требования, так как изделие чрезвычайно технологично, а процесс отвечает всем условиям автоматизации сборки.

Реализация процесса автоматической сборки может выполняться различными видами сборочно-монтажного оборудования (СМО). Арсенал СМО может быть реализован двумя разными системами машин автоматического действия: первые – периодического действия, вторые – непрерывного. В устройствах периодического действия элементы собираемого изделия поступают в сборочные устройства периодически во время остановки движения транспортера, который используется для перемещения изделия по позициям сборки. Перемещение изделия по позициям осуществляется круговым (орбитальным) транспортером Рγ (рис. 1), а подача сборочного компонента может происходить
линейными Рά (рис. 1, а) или круговыми Рγ (рис.1, б) подающими механизмами.

Рис. 1. Схемы СМО периодического действия
Алгоритмы функционирования для этого СМО:
U(b)Рα Р γ • U (a)Рα Рγ • U (c)РαРγ • U(d) Рα Рγ • V(abcd);
U(b)Рγ Рγ • U (a)Рγ Рγ • U (c)Рγ Рγ • U(d) Рγ Рγ • V(abcd).
Возможна реализация СМО непрерывного действия по принципу работы роторных машин (Кошкина – Клусова). В таких системах подача и установка сборочных элементов изделия происходит во время непрерывного движения роторов (рис. 2).


Рис. 2. Схемы СМО непрерывного действия


Схема на рис. 2, а реализует роторный принцип установки и совмещения элементов изделия без использования промежуточных транспортных роторов (Клусов), а схема на рис. 2, б – с использованием промежуточных транспортных роторов (Кошкин). Алгоритмы функционирования для этого СМО:
U(b)Рγ • Рγ • U (a)Рγ • Рγ • U(c)Рγ • Рγ • U(d) Рγ • Рγ • V(abcd);
U(b)Рγ• РγРγ• U(a)Рγ •РγРγРγ •U(c)Рγ •Рγ Рγ Рγ •U(d)Рγ •РγРγ • V(abcd).
Требования к конструкции изделия и условия автоматической сборки реализуются в сборке не только подшипников качения, но и многих других изделий машиностроения.

УДК 004.5; 621.38


ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ В СИСТЕМЕ
ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ МИКРОЭЛЕКТРОННОЙ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ

А.А. Воронов, А.А. Дудкин, В.В. Ганченко, А.В. Инютин

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск



e-mail: {voronov, ganchenko, avin}@lsi.bas-net.by
При изготовлении интегральных микросхем (ИМС) важным является контроль технологических процессов, который заключается в измерении характеристик и проверке результатов основных операций на соответствие установленным требованиям. Основным способом получения данных о кристалле ИМС является использование микроскопа. В этой связи проектирование и производство современных сверхбольших интегральных схем становится невозможным без применения систем технического зрения (СТЗ), оснащенных программными средствами автоматического анализа. Актуальность таких систем определяется освоением субмикронных технологий и усложнением интегральных микросхем. Специфика обрабатываемой в системах технического зрения информации заключается в большом объеме данных (до 30 и более топологических слоев, каждый из которых представляет собой совокупность кадров), разрешении на грани длины оптической волны, комплексном характере помех (нарушение геометрии, яркостные искажения, нарушения позиционирования).

Основной задачей обработки изображений в СТЗ является идентификация, т. е. обнаружение (определение границ) и локализация (определение местоположения) объектов с анализом их свойств и контролем параметров. Объектами для идентификации будут являться изображения топологии, представляющие собой логические элементы принципиальной схемы или их фрагменты. Эти объекты используются для получения единого представления всей ИМС в целом, восстановления топологии при обратном проектировании ИМС, контроля конструкторско-технологических ограничений и определения дефектов объектов при производстве ИМС и их шаблонов. Идентификации предшествует предварительная обработка изображения (цифровая фильтрация, оконтуривание, сегментация, изменение масштаба и угла поворота изображения, удаление шума, повышение контрастности или цветовых характеристик изображения), выполнение которой позволяет повысить достоверность идентификации.

Таким образом, для решения задачи идентификации программные средства включают два основных модуля: предобработки изображений и поиска объектов.

В разработанном программном модуле предобработки изображений осуществляется контроль минимальной ширины дорожки и расстояния между дорожками на основе аппарата математической морфологии. Особенностью многокадровых изображений топологических слоев ИМС является неоднородность яркости, которая выражается как в изменении яркости в различных областях в пределах одного кадра, так и в отличии средней яркости различных кадров. После экспертной оценки множества кадров из разных слоев разных кристаллов было принято решение для выравнивания яркости использовать маску, равную обратному градиенту яркости кадра, так как условия освещения для всего множества кадров совпадают. Выравнивание градиента яркости в одном кадре производится на основе цветовой модели HSV. Для выравнивания яркости различных кадров всего слоя вычисляется разница яркости между соседними кадрами и последующим вычислением поправки для каждого из них.

Поиск объектов на изображении осуществляется оператором в интерактивном режиме по заданному шаблону на основе коэффициента корреляции, вычисляемого для матриц дистантного преобразования (рисунок). Дистантное преобразование используется для снижения влияния неоднородности освещения и цветового шума на снимке, которые могут повлиять на значения коэффициента корреляции.



Структурная схема программного модуля поиска изображений по шаблону


Разработанные программные модули характеризуются высокой скоростью при обработке больших изображений и низким процентом ошибок идентификации при работе с зашумленными изображениями, которые к тому же могут иметь разные уровни яркости. Их использование в СТЗ позволило создать основу для дальнейшей работы по восстановлению принципиальной электрической схемы ИМС и значительно повысило качество работы проектировщиков СБИС.

УДК 519.873:519.718.7


РАЗРАБОТКА ТЕСТОВ КОНТРОЛЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ

ЗАДЕРЖКИ ЦИФРОВЫХ СТРУКТУР
Л.А. Золоторевич

Белорусский государственный университет, Минск



e-mail: zolotorevichla@bsu.by
Рассматривается актуальная задача контроля неисправностей задержки цифровых объектов, представленных на структурном уровне. Для определенности рассматривается логическая сеть из элементов базиса произвольных ДНФ. Главной особенностью данной задачи является то, что для контроля неисправностей задержки необходимо моделирование двух входных векторов, прилагаемых в двух тактах работы схемы.

Определим неисправность задержки четверкой вида (xi, yj, ak, av). Здесь xi – вход схемы, yj – выход схемы; xi Є {x1, x2, …, xi, …, xn}, yj Є {y1, y2, …, yj, …, ym}, n – число внешних входов схемы, m – число выходов схемы, ak, av Є {r, f}, где r – переключение сигнала на входе из 0 в 1, f – переключение из 1 в 0. Мощность множества R рассматриваемых неисправностей dim R = n * m. Очевидно, каждая неисправность (xi, yj, ak, av) из определенного множества перечислимых неисправностей функционально связана с некоторой подсхемой, выходом которой является выход yj. Входами подсхемы являются те входы схемы, которые определяют функцию, реализованную на выходе yj. При построении теста для данной неисправности будем рассматривать не исходную схему, а некоторую конусообразную подсхему с одним выходом, что существенно снижает требуемые вычислительные ресурсы для решения задачи. Приведенная на рисунке структура и ее описание на уровне RTL реализуют на выходе булеву функцию.

Применяется метод генерации тестов контроля неисправностей константного типа [1]. Для этого рассматриваемая схема S представляется тестируемой схемой S1 и ее дублем S2, которые представляют исходную схему в двух временных тактах функционирования в заданном режиме. Для рассматриваемого примера для контроля неисправности задержки (X4, F, r, av), (av Є {r, f}) необходимо построить такие два входных вектора, которые будут последовательно воздействовать на схему и содержать логический 0 в первом векторе и 1 во втором векторе в бите, соответствующем входу X4, и которые приведут к изменению сигнала на выходе F на втором векторе.

if X3 = 1 then

Z <= X1* X3

elsif X3* X4= ‘01’ then

Z <= X2*¬ X3

elsif X3* X4 = ‘00’ then

Z <= X1* X2;

end if


Пример логической сети
Алгоритм построения теста заключается в следующем [2]:

  1. Описать схему и ее копию в виде КНФ булевых функций разрешения.

  2. Представить моделируемую неисправность.

  3. Описать условия транспортировки неисправности к выходу.

  4. Ввести дополнительные ограничения по обеспечению постоянства состояний входов в течение двух временных тактов.

  5. Решить задачу выполнимости КНФ булевой функции, полученной конъюнктивным объединением КНФ схемы, ее копии и ограничений.

  6. Если решение не найдено, ослабить дополнительные ограничения.

При построении тестов на уровне структурного представления объекта число рассматриваемых неисправностей пропорционально числу путей в схеме, которое зачастую экспоненциально зависит от размера схемы. При функциональном рассмотрении объекта число неисправностей зависит пропорционально от n*m, где n – число входов, m – число выходов схемы.
Список литературы
1. Higami, Y. Diagnostic Test Generation for Transitin Faults Using a Stuck-at ATPG Tool / Y. Higami, Y. Kurose // Proc. Int. Test Conf. Paper 16.3. – Austin, TX, 2009.

2. Золоторевич, Л.А. Верификация проектов и построение тестов контроля СБИС на уровне RTL / Л.А. Золоторевич // АиТ. – 2012. –


В печати.

УДК 658.512:519.87


РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ БУЛЕВЫХ ФУНКЦИЙ СЕТЬЮ ИЗ МАТРИЧНЫХ СТРУКТУР И БИБЛИОТЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
С.Н. Кардаш

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск


e-mail: gold@newman.bas-net.by
Структуры с регулярной топологией обеспечивают эффективную реализацию управляющей логики и широко используются в составе заказных цифровых сверхбольших интегральных схем. Наибольшее распространение в настоящее время приобрели программируемые логические матрицы (ПЛМ), состоящие из двух матричных подсхем, которые называются матрицами И, ИЛИ. В ПЛМ используются параллельные соединения транзисторов, что обеспечивает высокое быстродействие схемы в целом. В последнее время все большее развитие приобретают также схемы с последовательными соединениями транзисторов (регулярные МОП-схемы или РМОП-схемы) [1–3].

Проектирование логических схем на основе матричных структур типа ПЛМ или РМОП-схем, как правило, ведется с использованием так называемых проводных дизъюнкций, когда выходы различных элементов соединяются по схеме «монтажное ИЛИ». При использовании языка SF [4] для представления получаемых схем это означает формирование в разделе OUT SF-описания схем цепочек, связывающих наборы выходных полюсов элементов, требующих объединения по схеме ИЛИ. Однако дальнейшая топологическая реализация полученных результатов для размещения на кристалле требует представления фрагментов, соответствующих проводным дизъюнкциям в виде транзисторных схем, выполняющих функции дизъюнкции от заданного числа входов.

Для решения этой задачи предлагается использовать двухэтапный алгоритм.

На первом шаге с помощью известных методов строится


SF-описание с использованием проводных дизъюнкций. На втором – полученное описание преобразуется к требуемому виду путем замены в исходном описании фрагментов, задающих проводные дизъюнкции, на фрагменты, представляющие описания библиотечных элементов.

По существу, введение библиотечных элементов в схему можно рассматривать как преобразование текстового файла, задающего


SF-описание схемы с проводными дизъюнкциями, к файлу, содержащему описание схемы с библиотечными элементами.

Для решения рассматриваемой задачи предлагается последовательно просматривать выходы схемы и анализировать вид поступающих на них соединений. В зависимости от числа коммутируемых на выходах схемы элементов в библиотеке логических элементов выбирается соответствующий элемент, реализующий функцию ИЛИ для требуемого числа аргументов.

Преобразование файла проводится с использованием шаблонов – заранее заготовленных фрагментов текста, соответствующих описаниям библиотечных элементов. Описанные преобразования реализованы программно на языке C++ с использованием классов «Булев вектор» и «Булева матица» [5].
Список литературы
1. Кардаш, С.Н. Реализация системы ДНФ булевых функций на РМОП-схемах / С.Н. Кардаш // Автоматизация проектирования дискретных систем : материалы Четвертой Междунар. конф. (CAD DD’2001), 14–16 ноября 2001 г., Минск. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 2001. – Т. 2. – C. 210–217.

2. Кардаш, С.Н. Реализация системы булевых функций сетью из матричных структур / С.Н. Кардаш // Методы логического проектирования. – Минск : Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, 2002. – Вып. 1. – С. 85–92.

3. Бибило, П.Н. Применение дизъюнктивных разложений при синтезе структур ПЛИС / П.Н. Бибило // Автоматизация проектирования дискретных систем : материалы Второй Междунар. конф. (CAD DD’97), 12-14 ноября 1997 года, Минск. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997. – Т. 2. – C. 59–66.

4. Бибило, П.Н. Кремниевая компиляция заказных СБИС / П.Н. Бибило. – Минск : Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси, 1996. – 268 с.

5. Булевы векторы и матрицы в С++ / В.И. Романов [и др.] // Логическое проектирование. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997. – C. 150–158.

УДК 004.3


СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ КОНСТРУИРОВАНИЯ ТЕСТОВ
ДЛЯ ОПЕРАЦИОННЫХ АВТОМАТОВ

А.Г. Короткевич

Зеленогурский университет, Польша


e-mail: A.Karatkevich@iie.uz.zgora.pl
Типичная структура микропроцессора или микроконтроллера такова, что его можно рассматривать как совокупность операционного и управляющего автоматов, где операционный автомат состоит из элементов, предназначенных для хранения и обработки данных, таких как АЛУ, счетчики, мультиплексоры и т. д. [1, 3].

Для каждой из этих частей существуют особые методы проектирования и тестирования [3]. Тестирование операционного автомата можно провести с помощью последовательности команд управляющего автомата, которая должна проверить каждое непосредственное соединение между элементами операционного автомата и обеспечить появление соответствующих данных на его выходах. Получение такой тестовой последовательности – это нетривиальная задача, в особенности если требуется минимизировать ее длину.

В [5] предложен графовый метод конструирования тестовой последовательности. Его идею можно описать следующим образом: конструируется граф, вершины которого соответствуют элементам операционного автомата, а дуги – соединениям между ними. Затем все вершины, не являющиеся внутренними, стягиваются в одну вершину и для полученного графа решается так называемая «задача китайского почтальона» [4], т. е. находится кратчайший цикл, проходящий через все дуги (что можно выполнить за полиномиальное время). Из этого цикла можно непосредственно сконструировать тестовую последовательность.

Однако команды микропроцессора, как правило, реализуются в виде неделимых серий микроопераций [1], т. е. одна команда может пересылать данные между несколькими парами элементов операционного автомата. В таком случае более адекватной, чем обычный граф, моделью операционного автомата представляется сеть Петри [2]. В [6] предложен для конструирования тестов метод, основанный на сетях Петри. Идея этого метода сводится к конструированию моделирующей сети Петри, получению для нее T-инвариантов, покрывающих все переходы, и конструированию на их основе тестовой последовательности.

Вышеупомянутые методы предназначены для получения оптимальных по длине тестов. В [7] описан эвристический метод для решения той же задачи. Он основан на последовательном конструировании тестовой последовательности, которая на каждом очередном шаге стремится приблизиться к получению полного теста, т. е. либо покрыть еще не покрытое соединение, либо транспортировать на выходы данные, которые еще туда не попали. Этот метод не гарантирует оптимального результата, но во многих случаях дает результат, близкий к оптимальному.

Было проведено сравнение этих трех методов путем применения их к нескольким проектам микропроцессоров. Результаты можно коротко описать следующим образом:



  1. графовый метод позволяет быстро получить оптимальные результаты, если тестируемая система не является микропрограммной;

  2. метод, основанный на сетях Петри, дает оптимальные результаты, но не может обработать некоторые возможные в операционных автоматах конструкций;

  3. эвристический метод оказывается наиболее универсальным, быстрым и дающим результаты приемлемого качества.


Список литературы
1. Баранов, С.И. Синтез микропрограммных автоматов / С.И. Баранов. – Л. : Энергия, 1979.

2. Котов, В.Е. Сети Петри / В.Е. Котов. – М. : Наука, 1984.

3. Baranov, S. Logic and system design of digital systems / S. Baranov. – Tallinn : TGU, 2008.

4. Edmonds, J. Matching Euler tours and the Chinese postman problem / J. Edmonds, E.L. Johnson // Mathematical Programming. – 1973. – № 5. – P. 88–124.

5. Karatkevich, A. Graph based approach to test bench construction for datapath / A. Karatkevich, S. Baranov // Internationales Wissenschaftliches Kolloquium. – Ilmenau, 2010. – P. 662–667.

6. Karatkevich, A. Petri net based approach to test bench construction for datapath / A. Karatkevich // Int. conf. on pervasive and embedded computing and communication systems. – Vilamoura, Algarve, 2011. – P. 506–511.

7. Karatkevich, A. Nowe metody konstruowania sekwencji testowych dla ścieżki przetwarzania danych / A. Karatkevich // Mat. konf. naukowej «Informatyka – sztuka czy rzemiosło». – Karpacz, 2012. – S. 263–266.

УДК 519.714


Сравнительное исследование методов
верификации функционально неопределенных описаний на основе моделирования

Д.Я. Новиков, Л.Д. Черемисинова

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск



e-mail: c1d@newmar.bas-net.by
В процессе проектирования устройств автоматики и вычислительной техники важное место занимает верификация, позволяющая обнаружить ошибки проектирования на ранних его этапах и тем самым сократить время проектирования и затраты на перепроектирование. В настоящей работе задача верификации рассматривается для малоисследованного в литературе случая, когда исходное описание функционально не полностью определено и задано в виде системы частично определенных булевых функций (ЧБФ) на интервалах значений входных переменных X = {x1, x2, … xn}, а результирующее описание представляется комбинационной схемой.

Задача верификации в рассматриваемой постановке сводится к проверке условия реализуемости системы ЧБФ F комбинационной схемой S: значения каждой функции fi(X)  F на всей области ее определения должны совпадать с соответствующими значениями функции yi(X) реализуемой схемы S. Широко используемым на практике подходом для решения задачи верификации является двоичное моделирование схемы на наборах значений переменных из области определения системы ЧБФ, которое состоит: 1) в последовательной подаче на входы схемы S наборов значений переменных; 2) вычислении значений сигналов на выходах элементов схемы; 3) сравнении реакций схемы S с ожидаемыми реакциями – значениями функций системы F. Поскольку система F задана на интервалах (совокупностях наборов значений аргументов), эти интервалы перед началом моделирования необходимо расщепить на наборы, что в случае интервалов большой размерности делает двоичное моделирование неприемлемо трудоемким.

Исключить необходимость расщепления интервалов на наборы позволяет троичное моделирование, предложенное в работе [1] и отличающееся от двоичного тем, что состояние каждого входа и выхода элементов моделируемой схемы S представляется не булевой, а в общем случае троичной переменной. Однако при моделировании схемы на интервале на некоторых из ее выходов возможно появление «ложной» неопределенности, которая появляется в силу разного толкования неопределенного значения переменной на входе схемы и выходе элемента. В первом случае для переменной возможны оба значения (и 0, и 1), во втором случае наряду с этим появляется и элемент неопределенности (или 0, или 1 в зависимости от конкретного определенного значения на входе). Далее по схеме распространяется неопределенность данного типа, которая может достичь и выхода схемы, соответствующего некоторой функции fi(X)  F, принимающей на всех наборах интервала одно и то же определенное значение (0 или 1). В такой ситуации невозможно дать однозначный ответ на вопрос, реализует ли схема функцию fi. Ситуацию можно разрешить путем повторного моделирования схемы на наборах, на которые расщепляется анализируемый интервал.

Для оценки целесообразности использования троичного моделирования важным является ответ на вопрос: как часто на практике может возникать ситуация, когда оно не полностью решает задачу верификации. Для этого были проведены эксперименты, заключавшиеся в следующем. Генерировались псевдослучайные системы ЧБФ с заданными параметрами (числами переменных, функций, интервалов области определения системы, а также процентом неопределенных компонент интервалов), один из которых поочередно варьировался. Для каждой системы ЧБФ синтезировалась комбинационная схема, реализующая данную систему, причем методы синтеза также варьировались (методы брались из [2]). Для пар «система ЧБФ – схема» выполнялась процедура верификации путем троичного моделирования и фиксировалось число интервалов, которые не удалось проверить троичным моделированием.

Экспериментальные результаты показали, что независимо от параметров исходной системы ЧБФ и метода синтеза схемы троичное моделирование позволяет проверить значительную часть интервалов, которая на рассмотренных примерах в среднем составила около 78 %. Эксперименты также показали, что процент проверенных троичным моделированием интервалов зависит больше от метода синтеза схемы, чем от параметров исходной системы ЧБФ.
Список литературы
1. Cheremisinova, L. Simulation-based approach to verification of logical descriptions with functional indeterminacy / L. Cheremisinova, D. Novikov // Information Theories & Applications (IJ ITA). – 2008. – V. 15, № 3. – P. 218–224.

2. Бибило, П.Н. Организация комплекса автоматизированного проектирования логических схем с пониженным энергопотреблением / П.Н. Бибило, В.И. Романов, Л.Д. Черемисинова // Пятый Белорусский космический конгресс : материалы конгресса. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2011. – Т. 2. – C. 308–312.


УДК 658.512:519.87
Расчет исходного коэффициента

масштабирования визуализируемого эскиза

при топологическом проектировании микросхем
В.И. Романов

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск



e-mail: rom@newman.bas-net.by
Качество масштабирования при топологическом проектировании может быть оценено на основании следующих критериев:

а) удобство проведения проектирования с широким спектром используемых значений коэффициента масштабирования;

б) возможность визуального контроля используемых топологических (технологических) ограничений;

в) удобство проведения навигации, связанной с высокой динамичностью используемого масштаба при наблюдении отдельных фрагментов топологии проекта микросхемы.

Фрагмент топологического эскиза схемы, разрабатываемый как единое целое, будем называть композитом. Один из режимов проектирования связан с разработкой топологии отдельного композита. В этом случае начальное значение масштабного коэффициента, используемого при организации визуализации схемы, может быть рассчитано на основании следующих рассуждений.

Будем предполагать, что вне зависимости от типа проектируемого композита могут быть вычислены геометрические параметры его габаритов R(hr,wr) – ширина и высота представляющего композит прямоугольника. Заметим, что эти габариты вычисляются в реальных физических единицах измерения, например в нанометрах.

Кроме того, координатное пространство для окна визуализации топологического эскиза устанавливается так, что единицей измерения на нем является один пиксел, а начало системы координат привязывается к верхнему левому углу окна. Значение абсциссы растет слева направо, значение ординаты – сверху вниз.

В рамках программного комплекса [1] определен специальный параметр краевого отступа p, задающего некоторый «запас» пространства от границы окна до первично размещаемых на нем компонент. Величина краевого отступа задается в пикселах экрана и действует одновременно как по горизонтали, так и по вертикали. Его основное назначение – дать возможность проектировщику размещать линии соединений элементов сверху относительно самого высоко расположенного элемента и слева относительно самого левого элемента, изображенного при определении композита. Учитывая описанный параметр и тот факт, что первичное размещение композита осуществляется автоматически, можно утверждать, что точка окна визуализации с относительными координатами (pp) задает краевую позицию содержимого композита в выбранной системе координат.

В этом случае вопрос о выборе коэффициента масштабирования изображения схемы сводится к нахождению соответствия двух прямоугольников: R(hr,wr), определяющего физические габариты рассматриваемого композита, и используемой прямоугольной панели экрана F(hf, wf), на которой в настоящий момент времени этот композит должен быть отображен.

Учитывая приведенные сведения о краевом отступе p, имеется возможность представить первичное изображение композита на прямоугольной площадке F*, для которой справедливы следующие отношения размеров с панелью F: h* = hf – 2p и w* = wf – 2p.

Формула расчета коэффициента масштабирования имеет следующий вид:
.
Использование вычисленного значения коэффициента обеспечивает максимальное по размерам изображение с сохранением заданных пропорций горизонтальных и вертикальных измерений (рисунок).

Пример расчета исходного значения коэффициента масштабирования
Список литературы
1. Система CLTT проектирования топологии функциональных блоков заказных цифровых СБИС / П.Н. Бибило [и др.] // Информационные технологии. – 2011. – № 1. – С. 8–14.

УДК 621.313.333


МНОГОУРОВНЕВЫЙ ИНВЕРТОР НАПРЯЖЕНИЯ

ДЛЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭНЕРГИИ СОЛНЕЧНЫХ БАТАРЕЙ
А.М. Трещ, С.С. Воротницкий, Ю.С. Козлова, А.Н. Яцко,
Ю.Н. Петренко

Белорусский национальный технический университет, Минск



e-mail: ypetrenko@bntu.by
Существенным моментом в развитии информационных технологий применительно к силовым электронным преобразователям (СЭП) является повышение устойчивого интереса к использованию возобновляемых источников энергии, в особенности ветровой и солнечной. Энергия, получаемая от ветрогенераторов и солнечных батарей (СБ), требует многократного преобразования, прежде чем ее параметры удовлетворят потребителей. Существенное место в СЭП занимают автономные инверторы напряжения (АИН), служащие для преобразования электроэнергии постоянного тока в переменный. При этом неизменным и важным требованием является повышение качества напряжения и уменьшение потерь энергии в преобразователе. Наиболее простую структуру имеют преобразователи с двумя уровнями напряжения [1], однако в таком напряжении имеется большое содержание высших гармоник. Для улучшения качественного состава напряжения получили распространение методы, использующие низкую частоту модуляции. К ним относятся подавление высших гармоник, наиболее близких к основной, формирование многоуровневого вектора напряжения и лестничная модуляция. Суть последней [2] применительно к каскадным АИН (КАИН) заключается в определении угла подключения соответствующей ячейки источника напряжения с учетом минимального значения коммутации. Учитывая наличие нескольких источников энергии низкого напряжения, что имеет место в случае использования СБ или топливных элементов, фазное напряжение АИН при каскадном соединении n источников можно представить в виде рис.1, где E1,…,Еn – напряжения отдельных секций СБ.

Рис.1. Форма фазного напряжения АИН при каскадном соединении

Фазное напряжение UAN вида рис. 1 можно представить в виде суммы напряжений k каскадов (рис. 2).


. (1)


Рис. 2. Топология многоуровневого КАИН
Напряжение вида (1) можно представить в виде суммы отдельных гармонических составляющих:
, (2)
где v – порядок гармоники.

В работе исследуются различные методы низкочастотной модуляции с точки зрения качественного состава напряжения, определяемого величиной коэффициента искажения [1]. Перспективным методом, с учетом сложности реализации, является подавление гармоник, наиболее близких к основной.


Список литературы
1. Структуры систем управления автоматизированным электроприводом / О.П. Ильин [ и др.]. – Минск : Наука и техника, 1978. – 368 с.

2. Kazmierkowski, Marian P. High-Performance Motor Drives / Leopoldo G. Franquelo, Jose Rodriguez, Marcelo A. Perez // IEEE Industrial Electronics Magazine. – September 2011. – P. 6–26.

УДК 621.374.3; 004.4:004.9
Декомпиляция описания в формате XDL
устройства на FPGA

Д.И. Черемисинов

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск

cher@newman.bas-net.by
Проектировщик цифрового устройства должен построить его функциональное и структурное описание. Обычно задается только одна форма, другая строится в ходе проектирования с применением САПР. Как правило, процесс проектирования исходит из функционального описания, по которому строится в результате логического синтеза и технологического проектирования структурное описание. Необходимость в преобразовании структурного описания в функциональное возникает при верификации результатов проектирования или при перепроектировании устройства для использования другой технологии изготовления. Рассматривается задача преобразования структурного описания FPGA Xilinx в функциональное описание, которое можно промоделировать без использования библиотек элементов.

Для представления структурных моделей в современных САПР используются специальные текстовые языки описания данных, называемые форматами структурных описаний. Формальной моделью структурных описаний являются графы. В процессе проектирования устройств на основе Xilinx FPGA результирующее структурное описание представлено в формате NCD (Native Circuit Description) [1], описание которого является технологическим секретом Xilinx. Для доступа к структурному представлению на этом уровне Xilinx предлагает текстовый формат XDL, частично описанный в [2]. Формат XDL является плоским структурным описанием в виде списка цепей.

Обобщение – это вид отношений между общим описанием и специфическим, который основывается на общем описании и детализирует его. Операция замены общего структурного описания более детальным структурным описанием в соответствии с заданным отношением обобщения – это распаковка исходного описания. Смысл распаковки состоит в построении описания, которое, оставаясь структурным, позволяет получить функциональное описание. В детализованном описании названия типа экземпляра элементов позволяют определить функцию элемента – отношение вход-выход. Распакованное структурное описание может быть превращено в функциональное путем суперпозиции функций элементов в соответствии со структурой соединений.

Информация об отношении обобщения структурного описания, соответствующего размещенной в FPGA схеме, содержится в файле отчета для соответствующего типа FPGA Xilinx [2]. Отношение обобщения задано в файле отчета секцией primitive_defs, содержащей зависимости для каждого типа блока родительского описания, которые задаются в виде плоского структурного описания списком элементов.

В докладе представлен алгоритм распаковки описания реализованного на FPGA устройства в формате XDL. Алгоритмическим базисом операции распаковки является подстановка графов [3], задающая детализацию элемента FPGA в примитивные логические элементы.

Распакованное описание невыполнимо, но может быть преобразовано в выполнимое. Это последнее преобразование – оценка – алгоритмически несложно. Алгоритм оценки прозрачен по смыслу – это сериализация (преобразование в текст) распакованного представления в подходящий формат. С точки зрения техники программирования эта задача исследована хорошо. Выбор формата выполнимого описания не имеет принципиального значения. Это может быть blif, или SF, или VHDL. Выбор формата определяется техническими причинами – удобством использования в САПР, применяемой для перепроектирования. Главную трудность представляет именно этап распаковки.

Алгоритм распаковки работает с неофициальным (недокументированным) описанием, правильность его работы держится на предположении, что по названиям примитивных типов элементов в файле отчета можно правильно установить их функции. Чтобы подтвердить (опровергнуть) это предположение, требуется проведение специального исследования. Очевидно, формальное доказательство здесь неприменимо. Это исследование может состоять в сопоставлении структурного описания, являющегося результатом синтеза, и распакованного описания для ряда характерных устройств на FPGA.
Список литературы
1. Зотов, Ю.В. Проектирование цифровых устройств на основе ПЛИС фирмы XILINX в САПР WebPack ISE / Ю.В. Зотов. – М. : Горячая линия-Телеком, 2003. – 624 с.

2. Beckhoff, С. The Xilinx Design Language (XDL): Tutorial and Use Cases / C. Beckhoff, D. Koch, J. Torresen // Reconfigurable Communication-centric System-on_Chip (ReCoSoC ‘2011); 6th International Workshop. – Montpellier, 2011.

3. Черемисинов, Д.И. Анализ и преобразование структурных описаний СБИС / Д.И. Черемисинов. – Минск : Белорусская наука, 2006. – 275 с.

УДК.681.3


ВОЗМОЖНЫЕ ПОДХОДЫ К СОЗДАНИЮ СИСТЕМ

ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ


Л.Н. Величко, Л.П. Качура, Ю.Н. Метлицкий, В.О. Чернышев

ЗАО «Научно-производственное предприятие “БЕЛСОФТ”»,


Минск, Беларусь

office@belsoft.by


Рассматривая современные концепции построения систем поддержки принятия решений (СППР), можно выделить подходы, основанные на использовании идеологии информационных систем, искусственного интеллекта и индустриальной среды.

В рамках информационного подхода СППР должна облегчить работу лица, принимающего решение (ЛПР), за счет применения информационно-коммуникационных технологий. В основные компоненты концептуальной модели СППР, отражающей признаки информационного подхода, входят интерфейс «пользователь – система», база данных и база моделей.

Важная особенность СППР – это их способность формировать модели для принятия организационно-экономических решений. Предполагается, что базы моделей встраиваются в модели, объединенные с БД. Обобщением информационного подхода к принятию решений является эволюционируемая модель СППР, которая наряду с интерфейсом «пользователь – система», БД и база моделей включает в себя базу текстов и базу правил.

По мере усложнения информационной структуры СППР за счет перехода от базы текстов через БД и базы моделей к базе правил обеспечит возможность эволюционного развития как при изменении ее когнитивного стиля руководства и информационных потребностей ЛПР, так и при изменении проблемной области.



Интеллектуальный подход. Особенности СППР, связанные с необходимостью использования различных источников информации, моделей и методов при плохо структурированных проблемах принятия решений, предопределили возникновение идей представления знаний в системе.

Отличительной чертой СППР, основанных на знаниях, выступает способность воспринять запрос ЛПР, извлечь из него пертинентную информацию и подготовить ответ, т. е. эта способность понимания проблемы и осуществления соответствующей поддержки процесса принятия управленческого решения.

СППР, основанная на знаниях, состоит из трех взаимосвязанных частей: языковой системы, базы знаний и системы обработки проблем. Языковая система обеспечивает коммуникации между ЛПР и всеми компонентами СППР, кроме того, с ее помощью ЛПР формулирует проблему и управляет процессом решения, используя языковые средства.

База знаний содержит информацию о конкретной проблемной области и различается по характеру содержащихся в ней данных и используемым методам представления знаний. Ключевым моментом в процессе создания базы знаний является определенная организация данных в соответствии с целями СППР.

Система обработки проблем включает проблемный процессор и является механизмом, связывающим языковую систему с базой знаний. Проблемный процессор обеспечивает сбор информации, распознавание проблемы, формирование модели, ее анализ и другое, воспринимает описание проблемы, выполненное в соответствии с синтаксисом языковой системы, и использует знания для поддержания управленческого решения.

Возросшее внимание к методам разработки и внедрения СППР прежде всего обусловлено появлением индустриального подхода в концептуальных моделях этих систем. В зависимости от специфики решаемых задач и используемых технологических средств различают два уровня СППР:

- специализированные (прикладные) системы, которые предназначены для обеспечения поддержки управленческих решений отдельных прикладных задач в конкретных производственных ситуациях;

- системы-генераторы представляют собой пакеты взаимосвязанных программных средств поиска и выдачи данных, которые используются разработчиками специализированных систем. При этом инструментарий должен соответствовать высшему уровню технологичности, так как он предоставляет в распоряжение разработчиков СППР специализированные языки, операционную систему, средства ввода-вывода и отображения информации. В состав компонентов СППР-генераторов обычно входят: пользовательский и языковый интерфейсы, системы управления данными и моделями, система извлечения данных, системная директория.

УДК 004;65.012.226


Каталог: event
event -> Доклад о ситуации с обеспечением прав человека в европейском союзе
event -> Разнарядка
event -> Занятие первое. Работа с файловым менеджером Total Commander
event -> Инструменты ретуши Adobe Photoshop
event -> Семинар будет проходить 27 и 28 января. Курс «Скульптура бровей»
event -> Пиганов Михаил Николаевич профессор кафедры ктэсиУ, член оргкомитета; Зеленский Владимир Анатольевич профессор кафедры ктэсиУ, отв секретарь оргкомитета. Пленарное заседание


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16


База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница