23、SRAM设计中的辐射效应综合分析

SRAM设计中的辐射效应综合分析

一、引言

数字革命如同工业革命一样,引领我们步入了信息时代,促使技术从机械和模拟电子向数字电子转变。从20世纪50年代末到70年代,随着数字计算机的广泛应用和普及,这一技术变革拉开了序幕。此后,数字计算和数字信息存储领域发生了革命性的变化。

随着技术的进步,对存储容量和性能的要求也越来越高,数字存储设备从磁盘发展到了光盘和闪存。数字逻辑、MOSFET和硅集成电路芯片的广泛应用和大规模生产是这场革命的核心。

硅基技术的进步改变了我们的日常生活,不仅使便携式设备让生活更加便捷,还改善了医疗系统。然而,人工智能、物联网、通信、纳米技术和机器学习等领域的发展对信息处理能力提出了更高的要求,但由于对高计算能力的需求,指数级增长的趋势已经放缓。

大数据的兴起正在改变网络和数据存储能力,人工智能需要具有快速访问和低功耗的最佳存储技术。在许多片上系统(SoC)中,内存瓶颈限制了性能和能源效率,因为大部分芯片面积被片上静态随机存取存储器(SRAM)占据。

便携式微处理器系统包含嵌入式存储器,如智能可穿戴设备、航天、军事、无线传感器网络、移动和电池供电设备、空间电子和物联网等应用,都需要低功耗、长电池寿命的片上SRAM。根据国际半导体技术路线图(ITRS),SRAM占据了芯片面积的90%,并且主导着系统的整体性能。随着技术的进步,微处理器的速度通过使用与处理器操作同步的最快内存来提高。由于SRAM与读写逻辑的高度兼容性,它正成为先进处理器中的关键模块。技术缩放促使制造商设计更小、更快、低电源电压的存储器,同时设计师必须确保系统的整体性能不受太大影响。

辐射效应是SRAM电路中的主要问题,单事件翻转(SEU)

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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