摘要：终端系统作为AFDX网络数据传输的关键部分,其优劣决定着整个AFDX网络的通信性能。为了测试验证端系统功能,评估AFDX网络的传输性能,提出了一种AFDX网络配置测试方法。设计端系统的配置测试规范,建立端系统测试总体框架,对端系统的测试响应机制进行研究,规范化测试流程,生成的配置文件作为算法设计的输入信息。设计激励数据生成算法,建立激励数据生成框架,对数据发送的约束条件进行形式化定义,利用SMT求解器,生成激励数据发送时刻表。激励数据发送时刻表作为输入,利用TestCenter网络测试平台进行仿真实验,实验结果证明该方法能模拟当前AFDX网络配置在高负载数据流下的有效性。

摘要：处理器芯片是信息系统的控制和算力根基.当前海量应用的不断演进对处理器性能和能效产生了指数级提升的追求,处理器芯片的设计规模和复杂度变得越来越大,设计难度越来越高,现有的层层分解的处理器设计流程已经难以实现全局能效最优.

摘要：1.3 GHz连续波超导射频腔需要高精度低电平射频(LLRF)系统来稳定超导腔的电磁场。但由于1.3 GHz CW射频腔的高负载品质因数和宽电磁频段,射频腔在频域中的电磁带宽较小。射频功率源与射频腔体之间的微小电磁频率差异易造成发生器驱动谐振器控制系统的不稳定,最终导致腔体电磁场的变化。开发了一种自激环控制系统,以防止“有质”不稳定性的发生,并补偿微噪声的影响。此外,还开发了数字1.3 GHz射频腔体模拟器,用于验证LLRF系统的设计算法。测试表明,即使在射频腔失谐5 Hz时,自激励控制系统也能确保腔场的稳定性。经过对比,验证了1.3 GHz射频腔体模拟器是测试新算法的可靠平台。

摘要：功能验证在处理器芯片开发流程中所占用的时间超过70%,因此优化提升功能验证环节的效率非常必要.软件仿真等传统验证方法提供了包括断言等多种验证机制,以提升验证的细粒度可见性和自检查能力,但是软件仿真运行速度较慢,在高效性方面有明显不足.基于FPGA的硬件原型验证方法能极大地加速验证性能,但其调试能力较弱,虽能快速发现漏洞,但难以定位漏洞出现的具体位置和根本原因,存在有效性不足难题.为同时解决上述功能验证有效性与高效性的问题,提出一种将不可综合的断言语言SVA(SystemVerilog Assertion)自动转换成逻辑等效但可综合的RTL电路的方法,聚焦于断言这一类对设计进行非全局建模、纵向贯穿各抽象层级的验证方式,对基于全局指令集架构(instruction set architecture,ISA)模型的验证能力进行补足.同时,结合FPGA细粒度并行化、高度可扩展的优势,对处理器的验证过程进行硬件加速,提升了处理器的开发效率.实现了一个端到端的硬件断言平台,集成对SVA进行硬件化的完整工具链,并统计运行在FPGA上的硬件化断言的触发和覆盖率情况.实验表明,和软件仿真相比,所提方法能取得超过2万倍的验证效率提升.

摘要：针对卷积神经网络在正向推理时的高计算复杂度与空间复杂度问题,提出了一种基于二值神经网络(Binary Neural Network,BNN)的过滤器剪枝算法(Binary Filter Pruning:BFP). BFP算法通过剪除L2范数较小的过滤器,构建剪枝压缩后的二值神经网络模型.进一步面向FPGA(Field Programmable Gate Array)平台,设计并实现了基于二值复值神经网络(Binary Complex Neural Network,BCNN)的ResNet-18加速计算模型.对二值复值卷积层与预处理过程中的卷积层,分别设计了数据预处理合并优化与数据重排序.实验结果显示,BFP算法在CIFAR-10数据集上的分类精度,比基于SLR(Surrogate Lagrangian Relaxation)的通道剪枝方法平均提高了1%.与CPU平台相比,设计的加速器在PYNQ-Z1平台上的计算性能提高了23倍.

摘要：截至2023年底,我国投入运营铁路隧道共计18 573座,总长23 508 km。我国已成为世界上隧道及地下工程规模最大、数量最多、地质条件和结构形式最复杂、修建技术发展速度最快的国家。随着长三角地区高铁建设迅猛发展,出现一批特大直径、超长距离、超大埋深、超强水压、超高风险的盾构隧道工程,对盾构隧道的勘察设计、装备制造、施工技术和安全管控等方面提出了更高要求。根据中国国家铁路集团有限公司《数字铁路规划》《智能铁路技术体系架构2.0》要求,长三角地区正积极探索推动铁路智能建造2.0在长大复杂铁路盾构隧道的落实与应用。针对我国长大复杂铁路盾构隧道的智能建造理论和技术体系尚不成熟的现状,介绍了长三角地区在建长大高铁盾构隧道,并对人工智能技术在盾构隧道施工中的研究应用现状进行梳理分析。基于数字孪生技术,提出长大高铁盾构隧道智能建造总体架构,总结深基坑、管片生产与运输、盾构隧道施工等智能建造关键技术的研究与实践,以期为后续铁路盾构隧道智能建造提供参考。

摘要：重构作为综合模块化航空电子系统用来提高容错性和稳定性的常用手段,是指发生某一故障后,系统根据事先预设好的重构蓝图,通过一系列应用迁移动作从故障状态转为正常状态的过程。随着综合电子系统的功能多元化和结构复杂化,提高系统的容错性和稳定性显得至关重要。然而现有的人工重构和传统重构算法这两种重构配置蓝图设计方式难以保证综合电子系统的容错性和稳定性。本文针对综合电子系统故障情况,结合深度强化学习算法,对重构蓝图的重构模型进行探索并提出基于优先经验回放的竞争深度Q网络算法(PEP_DDQN),通过优先经验回放机制和SUMTREE批量样本抽取技术提出基于深度强化学习的优先经验回放和竞争深度Q网络重构算法。实验表明,相较于传统强化学习Q-Learning算法和DQN算法实现的重构蓝图生成算法,所提出的PEP_DDQN算法能生成更高质量的蓝图并具有更高的收敛性能与更快的求解速度。

摘要：为解决道岔大轨件(简称:大轨件)台账记录方式落后、现场作业人员无法快速掌握设备信息、备件重复利用不充分等问题,设计实现了大轨件全生命周期管理信息系统。该系统优化大轨件全生命周期管理流程,精确、实时掌控大轨件服役状态,采用网页端与手持终端App相结合的形式,强化生产作业过程管控,保障大轨件信息获取与更新的时效性,已在某工务段试点应用,并取得良好的试用效果,验证了该系统对大轨件信息化管理的实际意义。

摘要：针对复杂的超大规模集成电路设计,研究了系统级设计方法。以多端口以太网交换控制电路为对象,开发了系统级模型。通过对模型实施仿真,进行了设计的可行性分析及性能评估。在系统级设计的基础上完成了后续设计流程,实现了交换控制电路设计规范。

摘要：介绍了如何按照SCA规范进行波形软件的设计和开发,概括了波形开发的一般步骤和波形API接口定义的原则,并结合具体的工程实践经验,提出了一种示例波形的设计和开发,分析了示例波形的功能、模块划分、API接口定义和组件设计,为基于SCA的波形开发提供了参考。