こんにちは、私午前ローレンスモンタニエ。 私は働くのためにマイクロチップテクノロジーのルセット。 私午前で航空宇宙&防衛グループ。 私は行くに見せるあなたどうやって私たちは使用JMPに開発するある予測的なシングルイベントラッチアップモデル。
これプロジェクト、呼ばれたセレスト、始めました四年前に開発するの内部セル予測道具。 これ仕事だった資金提供されたによるのCNES、のフランス語空間代理店。 二ポスターだった提示されたでラデクスカンファレンスで2019年そして2021年。 での初めポスター、それだったある新しいアプローチそしての実現可能性のを使用しての分析的モデル。 それは何私たちはは話しているについて今日そしてそれはどうやって私は行くに現在。 の2番ポスター、それだったとあるもっと正確なモデルを使用してあるニューラル通信網アプローチ。
のコンテクスト、に住所の新しい空間市場それはされた低い料金、それ手段それ私たちの回路は行くになれ打ち上げられたで低い地球軌道。 私たちはは行くに再利用幼児用—回路の上の棚-に作る彼ら放射線寛容なに会う空間代理店仕様。 私たちは必要に分析するある多くの製品に知るもし私たちはできる作る彼ら[聞き取れない 00:01:33]寛容な。 W e必要あるモデルそしてある予測的な道具に得の時間そしてお金前にどれでも実験的なテスト。
いつ彼らはは送信済みで空間、それらの回路は下放射線。 私たちは持っているいくつかのソースの放射線:の太陽、宇宙的な光線、そしてヴァンアレンのベルト。 の太陽そして宇宙的な光線発する電子、陽子、そしてイオン。 としてのためにヴァンアレンのベルト、の内側ベルト発するプロトンそしての外側1つ発する電子。 それらの粒子、いつ彼らはストライク私たちの回路、原因損害賠償。
私たちは持っている二家族の損害賠償。 1つ、のTID—の総電離線量—w eしないでください話すについてそれ今日。 私たちはは行くに集中の上見る、単一のイベント効果。 私たちはは行くに集中もっと具体的にはの上単一のイベントラッチアップ。 これ単一のイベントラッチアップがリード成分にの破壊。 それはなぜ私たちは必要絶対にに予測するこれ現象。
の機構の上のシングルイベントラッチアップはとても似ているにの電気ラッチアップ、しかしそれはない挑発されたによるの同じ原因。 でのシングルイベントラッチアップ、これはいつ重いイオンは印象的なセンシティブデバイスインバータとして[聞き取れない 00:03:33] 。 での最悪場合、それは印象的なでの真ん中のこれらデバイス、そしてそれ引き金になったある寄生サイリスタ、作曲されたここののNPNそしてPNP双極性障害。
いつの供給のの回路上です、それはのヴホールドのこれ寄生的なサイリスタ。でそれ時間、サイリスタはまだの上、そして私たちはできる鉛に破壊。としてあなた持っている理解した、これパラメータのヴホールドはとても重要のために私たち。
私ただ話しましたについてエネルギー、のエネルギーのの重いイオン。 そこにははある物理的な量が非常に多い重要、そしては基準のスペース代理店。 これはのさせて、線形エネルギー移行。 これは額のエネルギー失ったでの案件によるユニット追跡長さ。 のためにESA、ヨーロッパ人空間代理店、回路は言ったになれ免疫にラッチアップ時これ価値はその上60メガ電子ボルト平方センチメートルあたりミリグラム。
私たちの客観的はになれできるに予測するのV所有そしてのLETしきい値のある回路なので、私たちは必要に建てるあるモデル。 私たちは使用TCADセンタウロスへ走るいくつかのシミュレーションに建てるのモデルとあるDOE。 のためにのエネルギー省、私たちは必要に定義する入力そして出力。 としてあなた持っている推測した出力、 V所有そしてLET しきい値。 に関して入力、のためにの初め試す、私たちは決めるに定義する四出力、二からのプロセス、エピ厚さそしてエピドーせ、そして二からのデザイン、の長さ間の二よくのテスト構造ののインバータ、そしての長さ間の上そしての良い。
保つで心それもしのヴホールド得られたによるシミュレーションはアッパーのの供給のの回路、でそれ時間、の回路は免疫に選択もしのヴホールドは劣ったにの供給のの回路でそれ時間、それは可能に持っているあるシングルイベントラッチアップ、そして私たちははとても興味があるに知るのLET しきい値。
での流れ、私たちはは行くに建てるあるエネルギー省とJMP、ある満杯階乗DOE。 私たちはは行くに入力これエネルギー省でのTCADセンタウルス。 私たちはは行くに走る私たちのシミュレーション。 私たちはは行くに取るの出力、ヴホールドとLET しきい値。 私たちは置く全て結果そして入力でJMP。私たちはは行くに画面データそして建てるあるモデルとJMP。
今、しましょう行くにJMPデータテーブルそれ私たちは使用に勉強の実現可能性のを使用しての分析的モデル。 これはのテーブルと私たちの四入力そして二出力ここ、そしての満杯エネルギー省、 1つ価値あたり色。 に入力ここ、私たちはできる見るあるプレビューの何私たちは持っているでそれぞれ分布。 に持っているあるより良い画面そして持っているあるより良い探検のデータ、私始めるによる置く分布の入力そして出力。 私たちはできるチェックそれのためにそれぞれ入力、私たちは持っているの同じ番号でそれぞれ価値でそれぞれ入力、それでそれはわかった。
私たちはできる行くでの終わり、そして私たちはできる見るそれのためにの出力、私たちは持っている何かに注記素早く、それのV所有は劣ったにの供給のの回路、どれのは1.95。 私できる置くの限界の上のグラフ。 私たちはできる持っているあるシングルイベントラッチアップ。 私たちは持っているの価値ここでの LET しきい値の値。 何私たちは見るそれいくつかの価値はそれより上100。 私たちはできるハイライトそれに見るもし私たちは見る何か特別の上私たちの他の入力。私たちはメモできる素早くそれの体ネクタイのために1つ価値、何でも他の入力価値、はのソースのレットしきい値100の上限。もし私たちはできる見るアッパー価値のためにのさせてしきい値アッパーの60、そこにははないの同じ効果、多分、のためにのエピシック。 とこれ初め分析、私たちはできる探検する私たちのデータそして持っているのアイデアの何私たちは持っている。
2番グラフになれプロットされたのためにこれ分析。 そのあるとても面白いプロット。 変動性/Aトリビュートゲージチャート。 私たちはは行くにプロット全て私たちの入力でバツ、そしてでYさん私たちの出力。 今、私たちはできる分析する初めもし私たちはは主要効果または交流。 私たちはできる接続する細胞手段、そして私たちはできる見るそれそこにはは多分ある問題の上のT CAD結果。
それはないある問題。 私たちはできる続く私たちの分析そして勉強に知るもしそれは実現可能またはないに持っているの分析的なモデルなぜならそれはただ1つドット、しかし私たちはしなければならない注記何起こりましたここ。 私たちは見たそれ素早くとこのたぐいのグラフ。 もしそこにははある問題の上私たちの足、もし私たちは持っている全て私たちのデータのためにそれぞれ状態。 私たちは持っている全てデータ、しかしこれ1つはになれ分析されました。
としてのためにのヴホールド、そこにははいいえ問題の上私たちの出力。 私たちはできる見るそれ何私たちは知るのの物理、それいつの間隔間の二井戸はより高い、のヴホールドは増加しています。 これ結果は一貫性のある。 もし私たちは見るでのボディTつまり、の体ネクタイは増加し、のヴホールドは減少しています。 それは何私たちは知る、あまりにも。
ここ私たちはできる見る何私たちは持っているすでにと述べたの上の前の分析。 ここ、のためにこれ価値の体ネクタイ、のためにのLET閾値、私たちははである価値の100メガ-電子ボルト。 それは何私たちはすでに了解しました。 私たちは持っているある傾向それいつの[聞き取れない 00:12:07]は増加し、のLET しきい値は増加し、そしてそれはで同意する何私たちは知る。 それは面白い。 私たちはできる言うそれとこれグラフの上ヴホールド、私たちは持っているある主要効果のの[聞き取れない 00:12:29] 。
私たちはできる保つの同じグラフ、同じ分析して、しかしによる変化の注文のの入力。 リ電話、 より良い。 取り除くこれ入力、想起、そして私たちはできる持っているのグラフ。何私たちはできる見るの上これグラフ、これ表現、によるただ変化の注文のの入力、それのエピドオセ、のためにいくつかの価値の他の入力持っているいいえ効果のためにいくつかの状態ここ。 それで私たちはできる推測するそこにはは交流間入力。のためにLETしきい値、交流わずかにここそしていいえ効果のために他の価値。
今、私たちは持っているチェックした、私たちは持っているいいえ問題の上私たちのデータ。 私たちは持っている見た私たちは持っているいくつかの主要要因。 私たちはできる、による好奇心、使用別の道具。 それはうpパーティションに知るどれの入力はの初めに現れる。 それからの上のLET閾値、何私たちは見る、それで体ネクタイ初め、それは何私たちは持っている見た、そしてのエピシック。私たちはできる続くによる[聞き取れない 00:14:24]ボディTつまり、あまりにも。 体ネクタイはとても重要。 としてのためにヴホールド、のボディTつまりは重要。 あその後の間隔は…
ここで私たちは持っているあるもっと正確なアイデアの何私たちは持っているで私たちのデータ、私たちはできる行くそして建てる私たちのモデル。 私たちは置く私たちの入力。 私しないでください知る何私持っている終わり。私私たちのを削除してください入力。 私たちは持っている走るある満杯階乗DOE 。 私たちは試すこれモデル。 私たちは置く私たちの出力、そして私たちはできる走るそれ。 私たちはできる走るのモデル。 私たちはできる見るそれ私逃した何かここ。 私すでに準備した何か。 フィットモデル、エピドース、マクロ、満杯階乗。 よし、走れ。 そのより良い今。 またはは何か間違っている？
私好むこれプレゼンテーションとこれプロット、実際のによる予測されたプロット。 でこれプロット、私たちはできる見るそれのモデルはない本当に満足のいくなぜなら私たちは持っているある多くの点遠いからの赤エリア、平もしのRs四等分したはで0.81、完全ではない満足です。
のためにのヴホールド、私たちは持っているの同じ述べる。 私たちはできる持っているある見てでのプロファイラー。 のプロファイラーできる見せる私たちの良い傾向、しかし私たちははない行くに持っているある長さ時間の上これ。 私たちはは行くに見てで別のモデルに知るもし私たちはできる持っているの正確なモデルよりもこれ1つ。 私たちはは行くに試す別の1つ。 ないそれで遠い。 私たちはは行くに取る私たちの入力、そして良い試す応答表面、そして私たちの出力、そして、私たちは走るそれ。 私たちはは行くにエピドースを削除するなぜならそこにははいいえ効果。
私たちはできる見るそれこれモデルはより良い、のRs正方形はより良い。 のV所有はある良いモデル。 今、私たちは持っているある見てでのプロファイラー。 のプロファイラー、トレンドは良いのために全てパラメータ。 私たちは注記それそこにはは多分何かにするなぜなら私たちは見るでこれ一部のの曲線、のLETしきい値価値はアッパー、そしてそれはないで同意するとの物理そして何私たちは知る、のコース。として私持っているすでに言った、それはある初め試す。 私たちは必要に仕事そして仕事として私たちは持っています終わりの上の入力そして正確さののLETしきい値から持っているより良い結果ここ。 あなたできる見る今でのエピドース、私たちは持っているとてもいいえ変化、ある少し変化ここ。
しかし、このたぐいのグラフはとても面白いのために私たちなぜならいつ私たちは欲しいに作る放射線寛容な回路、私たちはできる使用それにヘルプ私たちによる与えられたあるセットの価値。 私たちはできる使用ここの望ましさ関数。 今、私たちはは行くにセット私たちの願望。 ここ、私たちは欲しいになれよりも上60としてある基準のESA。 私置く60、 80、そして100、マッチ目標。 ここ、のためにのヴホールド、私たちは欲しいに最大化するそれ。私置くこれ価値、 2、2.05。今、私は行くに最大化する望ましさ。 のコース、それ動作します。そして、nああ、違います。 マッチ目標。 目標。 今、最大化するこれ望ましさ。今、私たちは持っているあるセットの価値私たちは願いなぜならここ、私たちは持っているある範囲の価値での体ここでネクタイ。 私たちはできる遊ぶとそれ。 ここ、私たちはできる遊ぶこことの間隔。
の他の表現そしての道具私たちはのようにを使用してでJMPはの輪郭プロファイラーといくつかの修理済みパラメータ。私たちはできる持っているある輪郭プロットここ。 もしあなた欲しいに変化あるデザイン価値、私置くで軸の体ネクタイそしての間隔_交流。 私たちはは行くに置く私たちの有名な価値の60のためにのさせて、の笑真似するで60.に持っているあるさせてアッパーよりも60、私たちは知る私たちはできる持っているある価値の体ネクタイ上に、もし私たちは取るのクロスここ、について6.5. 私たちはできる使用の範囲のの間隔。
これ道具、これ表現、はとても面白いのために私たちに作る私たちの製品放射線寛容な。 これはないの最後モデル私たちは埋め込む、しかし私できる見せるあなたそれでの赤三角形、私たちはできる保存の予測式でのテーブルそれでそれ後、私たちはできる取るそれそしてカプセル化するそれもし私たちは欲しい。
わかった、それは全てのために自分の上JMP。 しましょう行く戻るにのプレゼンテーション。 とこれ方法、私たちは建てられた別のモデル、これ1つを使用してあるニューラル通信網。 の予測得られたとこれモデルだった比較したに実験の上回路。 私たちはできる見るそれいつの実験ショーそこにははいいえシングルイベントラッチアップ、の予測によるのセレスト、の内部道具、言ったの同じもの、そこにははいいえラッチアップ。
いつ実験的にそこにははあるラッチアップ、セレスト、平もしそこにははある違い間実験的なそして予測、見せるそこにははあるラッチアップ。 のために私たち、それだったある良い結果。 ないそれで正確な。 それはなぜの仕事続くの上これモデルに持っているの正確なモデル。 それはなぜ私たちは続く働くの上DOE。 私たちはするそれあたりテクノロジーノードのために持っているあるより良い正確さのこれモデル。 わかった、感謝あなたのためにあなたの注意。
