안녕하세요, 나 ~이다 로렌스 몽타그너. 나는 일하고 있는 ~을 위한 마이크로칩 테크놀로지 루셋. 나 ~이다 ~에 항공우주 & 방어 그룹. 나는 가고 있다 에게 보여주다 너 어떻게 우리 사용 JMP 에게 개발하다 ㅏ 예측 하나의 이벤트 래치업 모델.
이것 프로젝트, ~라고 불리는 선택, 시작했다 네 연령 ~ 전에 에게 개발하다 안 내부 SEL 예측 도구. 이것 일하다 ~였다 자금을 지원받은 ~에 의해 그만큼 CNES, 그만큼 프랑스 국민 공간 대행사. 둘 포스터 ~이었다 제시 ~에 RADECS 회의 ~에 2019 그리고 2021. ~ 안에 그만큼 첫 번째 포스터, 그것 ~였다 ㅏ 새로운 접근하다 그리고 그만큼 실행할 수 있음 ~의 사용하여 안 분석적 모델. 그건 무엇 우리 ~이다 말하는 ~에 대한 오늘 그리고 그건 어떻게 나는 가고 있다 에게 현재의. 그만큼 두번째 포스터, 그것 ~였다 ~와 함께 ㅏ 더 정확한 모델 사용하여 ㅏ 신경 회로망 접근하다.
그만큼 문맥, 에게 주소 그만큼 새로운 공간 시장 그건 계속 ~ 이다 낮은 비용, 저것 수단 저것 우리의 회로 ~이다 가고 있다 에게 BE 출시됨 ~에 낮은 지구 궤도. 우리 ~이다 가고 있다 에게 재사용 유아용 침대— 회로 ~에 그만큼 선반 -에게 만들다 그들을 방사능 관대 한 에게 만나다 공간 대행사 명세서. 우리 필요 에게 분석하다 ㅏ 많은 ~의 제품 에게 알다 만약에 우리 ~할 수 있다 만들다 그들을 [들리지 않음 00:01:33] 관대 한. 여 이자형 필요 ㅏ 모델 그리고 ㅏ 예측 도구 에게 얻다 그만큼 시간 그리고 돈 ~ 전에 어느 실험적인 테스트.
언제 그들 ~이다 전송된 ~에 공간, 저것들 회로 ~이다 아래에 방사선. 우리 가지다 여러 개의 원천 ~의 방사선: 그만큼 해, 질서 있는 광선, 그리고 반앨런 벨트. 그만큼 해 그리고 질서 있는 광선 방출하다 전자, 양성자, 그리고 이온. 처럼 ~을 위한 반앨런 벨트, 그만큼 안의 벨트 방출하다 양성자 그리고 그만큼 밖의 하나 방출하다 전자. 저것들 입자, 언제 그들 스트라이크 우리의 회로, 원인 손해.
우리 가지다 둘 가족 ~의 손해. 하나, 그만큼 TID — 그만큼 총 이온화 선량 - w 이자형 ~하지 않다 말하다 ~에 대한 그것 오늘. 우리 ~이다 가고 있다 에게 집중하다 ~에 보다, 단일 이벤트 효과. 우리 ~이다 가고 있다 에게 집중하다 더 구체적으로 ~에 단일 이벤트 래치 업. 이것 단일 이벤트 래치업이 이끈다 요소 에게 그만큼 파괴. 그건 왜 우리 필요 전적으로 에게 예측하다 이것 현상.
그만큼 기구 ~에 그만큼 하나의 이벤트 래치업 ~이다 매우 비슷한 에게 그만큼 전기 같은 래치업, 하지만 그것 ~이다 ~ 아니다 자극한 ~에 의해 그만큼 같은 원인. ~ 안에 그만큼 하나의 이벤트 래치업, 이것 ~이다 언제 무거운 이온은 치는 예민한 장치 인버터로 [들리지 않음 00:03:33] . ~ 안에 그만큼 최악의 사례, 그것 ~이다 치는 ~에 그만큼 가운데 ~의 이것들 장치, 그리고 그것 트리거됨 ㅏ 기생 사이리스터, 작곡 여기 ~의 안 NPN 그리고 PNP 양극성.
언제 그만큼 공급 ~의 그만큼 회로 위이다, 그건 그만큼 볼드 ~의 이것 기생하는 사이리스터.~에 저것 시간, 사이리스터 ~이다 아직 에, 그리고 우리 ~할 수 있다 선두 에게 파괴.처럼 너 가지다 이해했다, 이것 매개변수 ~의 볼드 ~이다 매우 중요한 ~을 위한 우리를.
나 단지 이야기했다 ~에 대한 에너지, 그만큼 에너지 ~의 그만큼 무거운 이온. 거기 ~이다 ㅏ 물리적 수량 매우 중요한, 그리고 ~이다 기준 ~의 우주 대행사. 이것 ~이다 그만큼 허락하다, 선의 에너지 옮기다. 이것 ~이다 양 ~의 에너지 잃어버린 ~에 그만큼 문제 ~에 의해 단위 길 길이. 을 위한 ESA, 유럽 사람 공간 대행사, 회로 ~이다 말했다 에게 BE 면역성 있는 에게 래치업 때 이것 값 ~이다 ~ 위에 60 메가전자볼트 센티미터제곱 당 밀리그램.
우리의 목적 ~이다 에게 BE 할 수 있는 에게 예측하다 그만큼 V 잡고 있다 그리고 그만큼 LET 임계값 ~의 ㅏ 회로, 그래서 우리 필요 에게 짓다 ㅏ 모델. 우리 사용 TCAD 센타우루스에게 달리다 일부 시뮬레이션 에게 짓다 그만큼 모델 ~와 함께 ㅏ 암사슴. 을 위한 그만큼 암사슴, 우리 필요 에게 정의하다 입력 그리고 출력. 처럼 너 가지다 추측 산출, V 잡고 있다 그리고 LET 임계값. 에 관하여 입력, ~을 위한 그만큼 첫 번째 노력하다, 우리 결정하다 에게 정의하다 네 산출, 둘 ~에서 그만큼 프로세스, 에피 두께 그리고 에피도 그래요, 그리고 둘 ~에서 그만큼 설계, 그만큼 길이 ~ 사이 그만큼 둘 잘 그만큼 시험 구조 ~의 그만큼 인버터, 그리고 그만큼 길이 ~ 사이 그만큼 맨 위 그리고 그만큼 잘 .
유지하다 ~에 정신 저것 만약에 그만큼 볼드 획득 ~에 의해 시뮬레이션 ~이다 높은 ~의 그만큼 공급 ~의 그만큼 회로, ~에 저것 시간, 그만큼 회로 ~이다 면역성 있는 에게 SEL.만약에 그만큼 볼드 ~이다 못한 에게 그만큼 공급 ~의 그만큼 회로 ~에 저것 시간, 그것 ~이다 가능한 에게 가지다 ㅏ 하나의 이벤트 래치업, 그리고 우리 ~이다 매우 관심 있는 에게 알다 그만큼 LET 임계값.
~ 안에 그만큼 흐름, 우리 ~이다 가고 있다 에게 짓다 ㅏ 암사슴 ~와 함께 JMP, ㅏ 가득한 계승 암사슴. 우리 ~이다 가고 있다 에게 입력 이것 암사슴 ~에 그만큼 TCAD 센타우루스. 우리 ~이다 가고 있다 에게 달리다 우리의 시뮬레이션. 우리 ~이다 가고 있다 에게 가져가다 그만큼 산출, Vhold 및 LET 임계값. 우리 놓다 모두 결과 그리고 입력 ~에 JMP.우리 ~이다 가고 있다 에게 화면 데이터 그리고 짓다 ㅏ 모델 ~와 함께 JMP.
지금, 하자 가다 에게 JMP 데이터 테이블 저것 우리 사용 에게 공부하다 그만큼 실행할 수 있음 ~의 사용하여 안 분석적 모델. 이것 ~이다 그만큼 테이블 ~와 함께 우리의 네 입력 그리고 둘 산출 여기, 그리고 그만큼 가득한 암사슴, 하나 값 당 색상. 에게 입력 여기, 우리 ~할 수 있다 보다 ㅏ 시사 ~의 무엇 우리 가지다 ~에 각 분포. 에게 가지다 ㅏ 더 나은 표시하다 그리고 가지다 ㅏ 더 나은 탐구 ~의 데이터, 나 시작하다 ~에 의해 퍼팅 분포 ~의 입력 그리고 산출. 우리 ~할 수 있다 확인하다 저것 ~을 위한 각 입력, 우리 가지다 그만큼 같은 숫자 ~에 각 값 ~에 각 입력, 그래서 그것 ~이다 좋아요.
우리 ~할 수 있다 가다 ~에 그만큼 끝, 그리고 우리 ~할 수 있다 보다 저것 ~을 위한 그만큼 산출, 우리 가지다 무엇 에게 메모 빠르게, 저것 그만큼 V 잡고 있다 ~이다 못한 에게 그만큼 공급 ~의 그만큼 회로, 어느 ~이다 1.95. 나 ~할 수 있다 놓다 그만큼 한계 ~에 그만큼 그래프. 우리 ~할 수 있다 가지다 ㅏ 하나의 이벤트 래치 업. 우리 가지다 그만큼 값 여기에 LET 임계값이 있습니다. 무엇 우리 보다 저것 일부 값 ~이다 그 이상 100. 우리 ~할 수 있다 가장 밝은 부분 그것 에게 보다 만약에 우리 보다 무엇 특별한 ~에 우리의 다른 입력.우리 메모할 수 있다 빠르게 저것 그만큼 몸 의 ~을 위한 하나 값, 무엇이든 다른 입력 값, ~이다 그만큼 원천 ~의 렛 한계점 100 이상. 만약에 우리 ~할 수 있다 보다 높은 값 ~을 위한 그만큼 허락하다 한계점 높은 ~의 60, 거기 ~이다 ~ 아니다 그만큼 같은 효과, 아마도, ~을 위한 그만큼 에피두꺼워요. 와 함께 이것 첫 번째 분석, 우리 ~할 수 있다 탐구하다 우리의 데이터 그리고 가지다 안 아이디어 ~의 무엇 우리 가지다.
두번째 그래프 에게 BE 플롯 ~을 위한 이것 분석. 그것은 ㅏ 매우 흥미로운 구성. 가변성/A 속성 게이지 차트. 우리 ~이다 가고 있다 에게 구성 모두 우리의 입력 ~에 엑스, 그리고 ~에 와이, 우리의 산출. 지금, 우리 ~할 수 있다 분석하다 첫 번째 만약에 우리 ~이다 기본 효과 또는 상호 작용. 우리 ~할 수 있다 연결하다 셀 수단, 그리고 우리 ~할 수 있다 보다 저것 거기 ~이다 아마도 ㅏ 문제 ~에 그만큼 티 치사한 사람 결과.
그것 ~이다 ~ 아니다 ㅏ 문제. 우리 ~할 수 있다 계속하다 우리의 분석 그리고 공부하다 에게 알다 만약에 그것 ~이다 실현 가능 한 또는 ~ 아니다 에게 가지다 그만큼 분석적인 모델 왜냐하면 그것 ~이다 단지 하나 점, 하지만 우리 ~ 해야 하다 메모 무엇 일어난 여기. 우리 봤다 그것 빠르게 ~와 함께 이런 종류의 그래프. 만약에 거기 ~이다 ㅏ 문제 ~에 우리의 발, 만약에 우리 가지다 모두 우리의 데이터 ~을 위한 각 상태. 우리 가지다 모두 데이터, 하지만 이것 하나 ~이다 에게 BE 분석했다.
처럼 ~을 위한 그만큼 홀드, 거기 ~이다 아니요 문제 ~에 우리의 산출. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 무엇 우리 알다 ~의 그만큼 물리학, 저것 언제 그만큼 간격 ~ 사이 그만큼 둘 우물 ~이다 더 높은, 그만큼 볼드 ~이다 증가. 이것 결과 ~이다 일관된. 만약에 우리 보다 ~에 그만큼 바디T 즉, 그만큼 몸 묶다 ~이다 증가, 그만큼 Vhold는 감소. 그건 무엇 우리 알다, 도.
여기 우리 ~할 수 있다 보다 무엇 우리 가지다 이미 언급하다 ~에 그만큼 이전의 분석. 여기, ~을 위한 이것 값 ~의 몸 묶다, ~을 위한 그만큼 LET 임계값, 우리 ~이다 ~에 ㅏ 값 ~의 100 메가- 전자볼트. 그건 무엇 우리 이미 유명한. 우리 가지다 ㅏ 경향 저것 언제 그만큼 [들리지 않음 00:12:07] ~이다 증가, 그만큼 LET 임계값은 증가, 그리고 그것 ~이다 ~에 동의하다 무엇 우리 알다. 그것 ~이다 흥미로운. 우리 ~할 수 있다 말하다 저것 ~와 함께 이것 그래프 ~에 볼드 , 우리 가지다 ㅏ 기본 효과 ~의 그만큼 [들리지 않음 00:12:29] .
우리 ~할 수 있다 유지하다 그만큼 같은 그래프, 같은 분석하는, 하지만 ~에 의해 바꾸다 그만큼 주문하다 ~의 그만큼 입력. 답장 부르다 , 더 나은. 제거하다 이것 입력, 상기하다, 그리고 우리 ~할 수 있다 가지다 그만큼 그래프.무엇 우리 ~할 수 있다 보다 ~에 이것 그래프, 이것 대표, ~에 의해 단지 바꾸다 그만큼 주문하다 ~의 그만큼 입력, 저것 그만큼 EpiD 오세, ~을 위한 일부 값 ~의 다른 입력 가지다 아니요 효과 ~을 위한 일부 상태 여기. 그래서 우리 ~할 수 있다 추론하다 거기 ~이다 상호 작용 ~ 사이 입력.을 위한 LET 임계값 , 상호 작용 약간 여기 그리고 아니요 효과 ~을 위한 다른 값.
지금, 우리 가지다 확인, 우리 가지다 아니요 문제 ~에 우리의 데이터. 우리 가지다 본 우리 가지다 일부 기본 요인. 우리 할 수 있다, ~에 의해 호기심, 사용 또 다른 도구. 그것 ~이다 피 예술 에게 알다 어느 입력 ~이다 그만큼 첫 번째 에게 나타나다. 그 다음에 ~에 그만큼 LET 임계값, 무엇 우리 보다, 그래서 몸 묶다 첫 번째, 그건 무엇 우리 가지다 본, 그리고 그만큼 에피두꺼워요.우리 ~할 수 있다 계속하다 ~에 의해 [들리지 않음 00:14:24] 바디T 즉, 도. 몸 묶다 ~이다 매우 중요한. 처럼 ~을 위한 홀드, 그만큼 바디T 즉 ~이다 중요한. ㅏ 이후 그만큼 간격은…
이제, 우리 가지다 ㅏ 더 정확한 아이디어 ~의 무엇 우리 가지다 ~에 우리의 데이터, 우리 ~할 수 있다 가다 그리고 짓다 우리의 모델. 우리 놓다 우리의 입력. 나 ~하지 않다 알다 무엇 나 가지다 완료.나 우리를 제거 입력. 우리 가지다 달리다 ㅏ 가득한 팩토리얼 DOE . 우리 노력하다 이것 모델. 우리 놓다 우리의 산출, 그리고 우리 ~할 수 있다 달리다 그것. 우리 ~할 수 있다 달리다 그만큼 모델. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 나 놓쳤다 무엇 여기. 나 이미 준비된 무엇. 맞다 모델, 에피도스 , 매크로, 가득한 계승. 좋아요, 달려요. 그것은 더 나은 지금. 또는 ~이다 무엇 잘못된?
나 선호하다 이것 프레젠테이션 ~와 함께 이것 구성, 실제 ~에 의해 예측됨 구성. ~ 안에 이것 구성, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 모델 ~이다 ~ 아니다 정말 만족스러운 왜냐하면 우리 가지다 ㅏ 많은 ~의 도트 멀리 ~에서 그만큼 빨간색 영역, 심지어 만약에 그만큼 루피 4제곱 ~이다 ~에 0.81, 완전하지 않아 만족스러운.
을 위한 그만큼 홀드, 우리 가지다 그만큼 같은 주목. 우리 ~할 수 있다 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 프로파일러. 그만큼 프로파일러 ~할 수 있다 보여주다 우리를 그만큼 좋은 경향, 하지만 우리 ~이다 ~ 아니다 가고 있다 에게 가지다 ㅏ 긴 시간 ~에 이것. 우리 ~이다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 또 다른 모델 에게 알다 만약에 우리 ~할 수 있다 가지다 안 정확한 모델 ~보다 이것 하나. 우리 ~이다 가고 있다 에게 노력하다 또 다른 하나. 아니다 그래서 멀리. 우리 ~이다 가고 있다 에게 가져가다 우리의 입력, 그리고 잘 노력하다 응답 표면, 그리고 우리의 산출, 그리고 우리 달리다 그것. 우리 ~이다 가고 있다 에게 EpiDose 제거 왜냐하면 거기 ~이다 아니요 효과.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 이것 모델 ~이다 더 나은, 그만큼 루피 정사각형 ~이다 더 나은. 그만큼 V 잡고 있다 ~이다 ㅏ 좋은 모델. 지금, 우리 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 프로파일러. 그만큼 프로파일러, 트렌드 ~이다 좋은 ~을 위한 모두 매개변수. 우리 메모 저것 거기 ~이다 아마도 무엇 에게 하다 왜냐하면 우리 보다 ~에 이것 부분 ~의 그만큼 곡선, 그만큼 LET 임계값 값 ~이다 높은, 그리고 그것 ~이다 ~ 아니다 ~에 동의하다 ~와 함께 그만큼 물리학 그리고 무엇 우리 알다, ~의 강의.처럼 나 가지다 이미 말했다, 그것 ~이다 ㅏ 첫 번째 노력하다. 우리 필요 에게 일하다 그리고 일하다 ~처럼 우리는 완료 ~에 그만큼 입력 그리고 정확성 ~의 그만큼 LET 임계값 가지다 더 나은 결과 여기. 너 ~할 수 있다 보다 지금 ~에 그만큼 에피도스, 우리 가지다 상당히 아니요 변화, ㅏ 작은 변화 여기.
하지만, 이런 종류의 그래프 ~이다 매우 흥미로운 ~을 위한 우리를 왜냐하면 언제 우리 원하다 에게 ~을 만들다 방사능 관대 한 회로, 우리 ~할 수 있다 사용 그것 에게 돕다 우리를 ~에 의해 주어진 ㅏ 세트 ~의 값. 우리 ~할 수 있다 사용 여기 그만큼 바람직함 기능. 지금, 우리 ~이다 가고 있다 에게 세트 우리의 바람직함. 여기, 우리 원하다 에게 BE 보다 위 60으로 ㅏ 기준 ~의 ESA. 나 놓다 60, 80, 그리고 100, 성냥 표적. 여기, ~을 위한 그만큼 홀드, 우리 원하다 에게 최대화하다 그것.나 놓다 이것 값, 2, 2.05. 지금, 나는 가고 있다 에게 최대화하다 바람직함 . 의 강의, 그것 공장.그리고 n 아, 아니. 성냥 표적. 표적 . 지금, 최대화하다 이것 바람직함.지금, 우리 가지다 ㅏ 세트 ~의 값 우리 소망 왜냐하면 여기, 우리 가지다 ㅏ 범위 ~의 값 ~에 그만큼 몸 여기로 묶어요. 우리 ~할 수 있다 놀다 ~와 함께 그것. 여기, 우리 ~할 수 있다 놀다 여기 ~와 함께 그만큼 간격.
그만큼 다른 대표 그리고 그만큼 도구 우리 좋다 사용하여 ~에 JMP ~이다 그만큼 윤곽 프로파일러 ~와 함께 일부 결정된 매개변수.우리 ~할 수 있다 가지다 ㅏ 윤곽 구성 여기. 만약에 너 원하다 에게 변화 ㅏ 설계 값, 나 놓다 ~에 중심선 그만큼 몸 묶다 그리고 그만큼 간격 _AC. 우리 ~이다 가고 있다 에게 놓다 우리의 유명한 값 ~의 60 ~을 위한 그만큼 허락하다, 그만큼 ㅋㅋㅋ 모방하다 ~에 60. 에게 가지다 ㅏ 허락하다 높은 ~보다 60, 우리 알다 우리 ~할 수 있다 가지다 ㅏ 값 ~의 몸 묶다 위로 에게, 만약에 우리 가져가다 그만큼 십자가 여기, ~에 대한 6.5. 우리 ~할 수 있다 사용 그만큼 범위 ~의 그만큼 간격.
이것 도구, 이것 대표, ~이다 매우 흥미로운 ~을 위한 우리를 에게 만들다 우리의 제품 방사능 관대 한. 이것 ~이다 ~ 아니다 그만큼 마지막 모델 우리 구현하다, 하지만 나 ~할 수 있다 보여주다 너 저것 ~에 그만큼 빨간색 삼각형, 우리 ~할 수 있다 구하다 그만큼 예측 공식 ~에 그만큼 테이블 그래서 저것 후에, 우리 ~할 수 있다 가져가다 그것 그리고 캡슐화하다 그것 만약에 우리 원하다.
좋아요, 그건 모두 ~을 위한 나 ~에 JMP. 하자 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 프레젠테이션. 와 함께 이것 방법, 우리 세워짐 또 다른 모델, 이것 하나 사용하여 ㅏ 신경 회로망. 그만큼 예측 획득 ~와 함께 이것 모델 ~였다 비교하다 에게 실험 ~에 회로. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 언제 그만큼 실험 쇼 거기 ~이다 아니요 하나의 이벤트 래치 업, 그만큼 예측 ~에 의해 그만큼 선택, 그만큼 내부 도구, 말했다 그만큼 같은 물건, 거기 ~이다 아니요 래치 업.
언제 실험적으로 거기 ~이다 ㅏ 래치 업, 선택, 심지어 만약에 거기 ~이다 ㅏ 차이점 ~ 사이 실험적인 그리고 예측, 보여주다 거기 ~이다 ㅏ 래치 업. 을 위한 우리를, 그것 ~였다 ㅏ 좋은 결과. 아니다 그래서 정확한. 그건 왜 그만큼 일하다 계속하다 ~에 이것 모델 에게 가지다 안 정확한 모델. 그건 왜 우리 계속하다 일하고 있는 ~에 암사슴. 우리 하다 그것 당 기술 마디 ~을 위한 데 ㅏ 더 나은 정확성 ~의 이것 모델. 좋아요, 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목.
