16、逻辑与故障仿真及可测试性度量

逻辑与故障仿真及可测试性度量

1. 逻辑与故障仿真相关问题

1.1 多固定故障可检测性分析

在并发仿真单固定故障 (f_1) 和 (f_2) 时,不同结果对应多固定故障 ((f_1,f_2)) 的可检测性如下:
- 情况 (a):两个故障都被检测到 :这表明测试向量能够有效地识别出这两个单独的故障,多固定故障 ((f_1,f_2)) 很可能也具有较高的可检测性,但不能绝对确定,因为多个故障同时存在时可能会有相互影响。
- 情况 (b):只有 (f_1) 被检测到 :说明测试向量对 (f_1) 有较好的检测能力,但对 (f_2) 无效。对于多固定故障 ((f_1,f_2)),其可检测性主要依赖于 (f_1) 的检测情况,不过 (f_2) 的存在可能会在某些情况下影响整体的检测结果。
- 情况 (c):两个故障都未被检测到 :意味着当前的测试向量无法识别这两个单独的故障,多固定故障 ((f_1,f_2)) 很可能也难以被检测到,需要寻找更有效的测试向量。

1.2 并发故障模拟器计算量分析

并发故障模拟器的计算量相当于一个规模大 (N\times a) 倍的电路的真值仿真,其中 (N) 是仿真的故障数量,(a) 是故障影响的平均门的比例。假设任何时候有一半的故障处于活动状态,并且仿真过程中不进行故障丢弃。这个结论有助于我们理解并发故障模拟器的计算复杂度,在实际应用中可以根据电路规模和故障数量来评估所需的计算资源。

1.3 故障检测算法应用

使用 TEST - DETECT

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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