CN111695315B - 一种辐射环境下cpu失效仿真方法 - Google Patents

Abstract

该发明公开了一种辐射环境下CPU失效仿真方法，属于可靠性实验、建模仿真与计算技术领域。解决了迫于试验周期和经济成本等因素的制约，整个评估体系将面临电源系统组件未能完全失效、试验对象数量有限、退化数据样本较少等一系列问题。本发明通过simulink仿真出驱动SIP电路中CPU板在辐射环境下的失效模型，通过误码率来度量其失效的过程，为解决在辐射环境这种苛刻条件下的实验时条件不足，数据缺乏等问题提供了更多的可行性和操作性，也为其他电路源件在特殊环境下的工作和失效机理的模型仿真研究提供了一些思路。

Description

一种辐射环境下CPU失效仿真方法

技术领域

本发明属于可靠性实验、建模仿真与计算技术领域，特别涉及驱动SiP辐射可靠性仿真建模中CPU板在辐照强度下失效模型的仿真。

背景技术

电子产品是实现设备自动化、智能化的关键纽带，电源系统作为保障电子产品运行的直接动力来源，一旦退化失效，将导致整机瘫痪，造成巨大的经济损失。目前，国内外对电源系统的退化失效模式分析开展了广泛的研究，但是在某些特殊环境，特别是处于核辐射环境下的退化失效分析以及可靠性评估十分匮乏。因此，本文围绕多路输出电源系统开展了核辐射环境下的退化分析及可靠性评估工作，致力于构建一套系统硬件开发、试验方案设计、摸底试验探索以及理论分析的完整可靠性评价体系。基于前期对自主设计的电源系统在辐照环境下的3组摸底试验发现，该电源系统中有源器件对核辐射应力十分敏感，是导致有源器件退化失效的主要原因。然而，迫于试验周期和经济成本等因素的制约，整个评估体系将面临电源系统组件未能完全失效、试验对象数量有限、退化数据样本较少等一系列问题。

典型电路板是电子设备系统正常运行的必备条件，包含CPU板等在内的控制器件作为电子电路的核心，其工作的可靠性将会决定整个线性电源的可靠性性能。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用误码率这个数据来作为CPU板在辐射环境下失效的过程，解决了迫于试验周期和经济成本等因素的制约，整个评估体系将面临电源系统组件未能完全失效、试验对象数量有限、退化数据样本较少等一系列问题。

本发明技术方案为一种辐射环境下CPU失效仿真方法,该方法包括：

步骤1：采用如下函数作为误码率与辐照强度的关系；

wuma＝0.00129173x³-0.465764727x²+55.9605636x-2239.4157835

其中，wuma为误码率，x为辐照强度；

步骤2：分别设置CPU中正向导通电阻阈值t1和反向击穿电压阈值t2；

步骤3：针对正向导通电阻和反向击穿电压各设置一个变化区间，正向导通电阻的变化区间为h1，反向击穿电压的变化区间为h2；

步骤4：变化区间随着误码率的变化会发生移动，采用如下公式作为变化区间与误码率之间的关系；

Z_min＝t1-h1×wuma Z_max＝h1×(1-wuma)+t1

F_min＝t2-h2×wuma F_max＝h2×(1-wuma)+t2

Z_min～Z_max为正向导通电阻的变化区间，F_min～F_max为反向击穿电压的变化区间；

步骤5：采用连续均匀分布的随机方法在正向导通电阻的变化区间内随机产生一个正向导通电阻的数值，然后与正向导通电阻阈值相比较，若产生的数值小于阈值则输出结果发生变化，否则不变；采用连续均匀分布的随机方法在反向击穿电压的变化区间内随机产生一个反向击穿电压的数值，然后与反向击穿电压阈值相比较，若产生数值小于阈值则输出结果发生变化，否则不变；

步骤6：采用步骤1到步骤5的方法在不同辐照强度下分别对正向导通电阻和反向击穿电压进行结果输出，得到一系列实际输出结果点；重复进行多次结果输出；得到同一辐照强度下的多个实际输出结果点；

步骤7：若实际输出结果点与额定输出结果点相同则认为可靠，不相同认为不可靠；将实际输出结果点进行重采样，重采样的采样点的可靠度不发生变化；

步骤8：对重采样后的数据根据同一辐照强度下正向导通电阻和反向击穿电压的实际输出结果点与额定输出结果点相比较，计算出该辐照强度下CPU的可靠度；进而得到不同辐照强度下的可靠度曲线。

进一步的，所述步骤7的方法为：

步骤7.1：输出结果点样本为x＝{x₁,x₂……x_N}；

步骤7.2：从输出结果点样本x中进行有放回地重抽样得到样本容量同样N的新样本

步骤7.3：计算新样本的参数θ₁，该参数为均值、分布中位数和标准差；

步骤7.4：采用步骤7.2和步骤7.3相同的方法获得更多新样本x²，x³…xⁿ…，并相应的计算出参数θ₂，θ₃…θ_n…，得到参数集合θ＝{θ₁，θ₂，θ₃…θ_n}；

步骤7.5：计算参数集合θ的算术平均值和标准差，其算术平均值和标准差在实现设定的区间内认为重采样成功，否则放弃本次重采样结果，重新进行重采样。

进一步的，所述步骤8采用当前辐照强度下左右相邻的w个辐照强度点数据纳入一起，计算出的可靠度为当前辐照强度点的可靠度。

进一步的，所述步骤3中正向导通电阻阈值t1＝350欧姆，反向击穿电压t2＝0.4V；

所述步骤4中正向导通电阻的变化区间为h1＝50，反向击穿电压的变化区间为h2＝0.3；

所述步骤5中以步长0.00000001的方式产生随机数。

随着人造卫星和航天飞机等方面的发展，集成电路在核辐射环境中的可靠性问题越来越受重视，本发明通过simulink仿真出驱动SIP电路中CPU板在辐射环境下的失效模型，通过误码率来度量其失效的过程，为解决在辐射环境这种苛刻条件下的实验时条件不足，数据缺乏等问题提供了更多的可行性和操作性，也为其他电路源件在特殊环境下的工作和失效机理的模型仿真研究提供了一些思路。

附图说明

图1为实现辐照强度的不断上升以及计算误码率仿真结果的流程图。

图2为本发明仿真结果误码率变化曲线图。

图3为CPU在辐射环境下概率密度曲线仿真结果图。

图4为CPU在辐射环境下可靠度曲线仿真结果图。

具体实施方式

本发明的辐射环境下一种CPU板失效仿真模型包括如下步骤：

1.针对驱动SiP典型电路，根据其辐射可靠性建模仿真与计算数据需要，设计独特的辐射可靠性实验系统及方案，涉及的实验设备加工与制造计划通过外协完成，实验执行或操作计划派遣研究人员参与完成。

2.将误码率作为量化CPU板失效的实验数据，并对各个电路板的数据进行处理，分类。

根据驱动SiP典型电路中CPU板的组成电路及其功能，利用simulik设计出能够实现CPU板功能的仿真模型。

3.利用matlab和simulink的互通，编写matlab代码模拟辐射环境下辐照强度不断上升的过程，其步骤如下：

步骤1，先通过实验所得数据通过各种数学模型拟合得到最适合误码率与辐照强度函数关系的曲线(最后选择多项式数学模型)：

步骤2，如图3可得到电路板输出变化的阈值为正向导通电阻350欧姆(低于阈值使本应该输出的“0”变为“1”)和反向击穿电压0.4V(低于阈值使本应输出的“1”变为“0”)。

编写代码设置一个变化区间，正向导通电阻的变化区间为50，反向击穿电压的变化区间为0.3；并且给定这个区间会随着误码率的变化而变化，而误码率又因为和辐照强度有函数关系，从而使得变化区间随着辐照强度的增加不断变化，其变化为正向导通电阻取值区间不断向左移动，反向击穿电压取值区间不断向左移动，最后使得输出的结果错误不断增加，得到误码率的增加。

4.增加管子个数，减少误差并且多次仿真得到多条误码率曲线，然后通过Bootstrap重抽样法扩大抽样，最后通过与实验数据得到的CPU电路板失效的阈值比较计算，得到误码率的退化分布族。

Bootstrap重抽样法

Bootstrap重抽样法是Efron提出的一种新的统计方法，该方法即不需要有足够的样本量，同时也不需要获取参数的总体分布，而是通过重采样的方法来估计参数的分布。Bootstrap方法的巨大优势在于它的简便性，它可以直接计算分布中复杂参数的标准差和置信区间等。并且，它还是一种控制和检验结果稳定性的合理方法，因为该方法会比使用样本方差和正态性假设得到的标准区间更加准确。同时Bootstrap方法相较于其它线性抽样方法，值得注意的是，Bootstrap估计方法可分为：参数Bootstrap和非参数Bootstrap。参数Bootstrap和非参数Bootstrap的区别在于参数Bootstrap已经从已有的先验知识当中对总体分布进行了假设，然后从该分布中有放回地采样得到新的样本；而非参数Bootstrap则是在总体分布完全未知的情况下，采用重抽样方法从原有的样本中抽样进行参数统计推断。

Bootstrap方法是基于对原样本进行有放回的重抽样，在Bootstrap方法中由于总体采样的局限性，统计方差的估计往往是由原始测量样本的重抽样来代替总体近似得到的。虽然该方法在发展过程中经过了一些改进，但是基本原理都是类似的，下面给出该算法的基本步骤：

步骤1：给定一组样本容量为N的原始测量样本；

步骤2：从给出的原始测量样本x中进行有放回地重抽样得到样本容量同样为N的Bootstrap样本。

步骤3：通过得到的Bootstrap样本计算需要求的参数，这些参数为均值、分布中位数或标准差；

步骤4：重复n次步骤2和步骤3，则可得到n组需要计算的参数；

步骤5：在得到参数后估计出比较接近总体参数的算术平均值；

步骤6：参数的标准差用于表征估计值的不确定度；

6.利用核密度估计法得到概率密度曲线。

7.利用蒙特卡罗法，在退化分布族中将每一个辐照强度下电压与失效阈值相比较，最终得出可靠度曲线。

从图2中我们可以得到一条辐照强度与误码率的曲线，从图我们可以看出随着辐照强度地不断增加，误码率从0开始逐渐增加，最后超过一定辐照强度后误码率变为1，即为此时已经全部失效。

首先我们多次仿真得到多条如图2所示的误码率曲线，然后根据CPU板失效的误码率的阈值(此处设定为5％)，得到图3所示的概率密度曲线，从图3我们可以看出在110.5到111的区间概率密度最大，于是我们可以得到CPU板临近失效时其辐照强度为多少。

最后从图4中我们可以看到SIP驱动中的CPU板在辐射环境下的可靠度曲线。可以得出在辐照强度为110左右CPU板开始失效，到111.5左右完全失效。

表一，具体实施方式获得辐照强度和误码率之间的对应数据

Claims (4)

1.一种辐射环境下CPU失效仿真方法,该方法包括：

步骤1：采用如下函数作为误码率与辐照强度的关系；

wuma＝0.00129173x³-0.465764727x²+55.9605636x-2239.4157835

其中，wuma为误码率，x为辐照强度；

步骤2：分别设置CPU中正向导通电阻阈值t1和反向击穿电压阈值t2；

步骤3：针对正向导通电阻和反向击穿电压各设置一个变化区间，正向导通电阻的变化区间为h1，反向击穿电压的变化区间为h2；

步骤4：变化区间随着误码率的变化会发生移动，采用如下公式作为变化区间与误码率之间的关系；

Z_min＝t1-h1×wuma Z_max＝h1×(1-wuma)+t1

F_min＝t2-h2×wuma F_max＝h2×(1-wuma)+t2

Z_min～Z_max为正向导通电阻的变化区间，F_min～F_max为反向击穿电压的变化区间；

步骤5：采用连续均匀分布的随机方法在正向导通电阻的变化区间内随机产生一个正向导通电阻的数值，然后与正向导通电阻阈值相比较，若产生的数值小于阈值则输出结果发生变化，否则不变；采用连续均匀分布的随机方法在反向击穿电压的变化区间内随机产生一个反向击穿电压的数值，然后与反向击穿电压阈值相比较，若产生数值小于阈值则输出结果发生变化，否则不变；

步骤6：采用步骤1到步骤5的方法在不同辐照强度下分别对正向导通电阻和反向击穿电压进行结果输出，得到一系列实际输出结果点；重复进行多次结果输出；得到同一辐照强度下的多个实际输出结果点；

步骤7：若实际输出结果点与额定输出结果点相同则认为可靠，不相同认为不可靠；将实际输出结果点进行重采样，重采样的采样点的可靠度不发生变化；

步骤8：对重采样后的数据根据同一辐照强度下正向导通电阻和反向击穿电压的实际输出结果点与额定输出结果点相比较，计算出该辐照强度下CPU的可靠度；进而得到不同辐照强度下的可靠度曲线。

2.如权利要求1所述的一种辐射环境下CPU失效仿真方法，其特征在于所述步骤7的方法为：

步骤7.1：输出结果点样本为x＝{x₁,x₂……x_N}；

步骤7.2：从输出结果点样本x中进行有放回地重抽样得到样本容量同样N的新样本

步骤7.3：计算新样本的参数θ₁，该参数为均值、分布中位数和标准差；

步骤7.4：采用步骤7.2和步骤7.3相同的方法获得更多新样本x²，x³…xⁿ…，并相应的计算出参数θ₂，θ₃…θ_n…，得到参数集合θ＝{θ₁，θ₂，θ₃…θ_n}；

步骤7.5：计算参数集合θ的算术平均值和标准差，其算术平均值和标准差在实现设定的区间内认为重采样成功，否则放弃本次重采样结果，重新进行重采样。

3.如权利要求1所述的一种辐射环境下CPU失效仿真方法，其特征在于所述步骤8采用当前辐照强度下左右相邻的w个辐照强度点数据纳入一起，计算出的可靠度为当前辐照强度点的可靠度。

4.如权利要求1所述的一种辐射环境下CPU失效仿真方法，其特征在于所述步骤3中正向导通电阻阈值t1＝350欧姆，反向击穿电压t2＝0.4V；

所述步骤4中正向导通电阻的变化区间为h1＝50，反向击穿电压的变化区间为h2＝0.3；

所述步骤5中以步长0.00000001的方式产生随机数。

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