Программно-алгоритмический анализ защищенности электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Казаков Вадим Вячеславович

• Казаков Вадим Вячеславович
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Казаков Вадим Вячеславович

Содержание Стр.

Введение

Глава 1. Аналитический обзор методов визуального поиска проектного решения

1.1. Радиационная стойкость электронного оборудования

1.1.1. Методы защиты электронного оборудования

1.1.1.1. Схемотехнический метод защиты

1.1.1.2. Алгоритмический метод защиты

1.1.1.3. Метод защиты экранированием

1.1.2. Методы поиска проектного решения 20 1.1.2.1. Визуальные представления

1.2. Обзор когнитивных методов визуализации для поиска проектных решений

1.2.1. Когнитивные искажения в визуализации данных

1.2.2. Примеры когнитивных образов в научных работах 27 Выводы по Главе

Глава 2. Предлагаемые модели обработки, преобразования и генерации данных

2.1. Математическая модель и алгоритм преобразования параметров многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц для визуализации и анализа одного из проектных решений

2.2. Модель цветового преобразования информации с учетом корректировки цветового восприятия

2.3. Алгоритм генерации пространства вариантов многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц для последующей обработки и визуального поиска решений

2.4. Общий алгоритм работы систем поиска проектных решений

2.5. Модель когнитивного графического отображения

2.6. Модель структурирования параметров многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц с применением иерархического дескриптора

Выводы по Главе

Глава 3. Системы анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц с использованием когнитивно-графических образов

3.1. Цели разрабатываемой системы с когнитивными элементами для анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

3.2. Техническая реализация системы анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц с использованием когнитивно-графических образов

3.2.1. Программная реализация иерархического дескриптора экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

3.2.2. Адаптация иерархического дескриптора для процесса генерации множества проектных решений для поиска

3.2.3. Преобразование массива иерархических дескрипторов в плоские структуры описания многослойного экрана защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

3.2.4. Понижение размерности плоских структур описания многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

3.2.5. Генерация конфигурации для когнитивно-графических образов. Генерация когнитивно-графических образов

3.3. Описание пользовательского интерфейса системы с когнитивными элементами для анализа экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

3.4. Когнитивные аспекты разрабатываемой системы с когнитивными элементами для анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

3.5. Цели разрабатываемой системы автоматизированной оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

3.6. Техническая реализация системы автоматизированной оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

3.7. Описание пользовательского интерфейса системы автоматизированной оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

3.8. Цели разрабатываемой системы с когнитивными элементами для анализа подмножества углеродных нанотрубок

3.9. Техническая реализация системы с когнитивными элементами для анализа подмножества углеродных нанотрубок

3.10. Описание пользовательского интерфейса системы с когнитивными элементами для анализа подмножества углеродных нанотрубок

3.11. Когнитивные аспекты разрабатываемой системы с когнитивными элементами для анализа подмножества углеродных нанотрубок

3.12. Цели разрабатываемой системы с элементами дополненной реальности для оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

3.13. Техническая реализация системы анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц с использованием когнитивно-графических образов в дополненной реальности

3.14. Когнитивные аспекты разрабатываемой системы с элементами дополненной реальности для оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

3.15. Сравнение временных характеристик процесса с применением разработанных программных решений и без них 109 Выводы по Главе

Глава 4. Оценка когнитивно-графических образов и систем методом с применением нечетких когнитивных карт

4.1. Нечеткая когнитивная карта

4.1.1. Этапы построения нечеткой когнитивной карты

4.2. Построение нечеткой когнитивной карты для когнитивно-графического образа

4.2.1. Оценка когнитивно-графического образа

4.3. Нечеткая когнитивная карта для системы с когнитивными элементами для анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

4.3.1. Оценка когнитивных элементов системы с когнитивными элементами для анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц

4.4. Нечеткая когнитивная карта для системы автоматизированной оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

4.4.1. Оценка когнитивных элементов системы автоматизированной оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

4.5. Нечеткая когнитивная карта для системы с когнитивными элементами для анализа подмножества углеродных нанотрубок

4.5.1. Оценка система с когнитивными элементами для анализа подмножества углеродных нанотрубок

4.6. Нечеткая когнитивная карта для системы с элементами дополненной реальности для оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

137

4.6.1. Оценка система с элементами дополненной реальности для оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры

Выводы по Главе

Заключение

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Программно-алгоритмический анализ защищенности электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц»

Введение

Актуальность темы исследования. В рамках федеральной космической программы России на 2016-2025 годы планируется дальнейшая разработка перспективных космических комплексов и систем. В процессе разработки электронной аппаратуры космического назначения необходима ее защита от воздействия тяжелых заряженных частиц.

Перспективным направлением исследований является разработка новых методов проектирования и анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц. Экранирование в сравнении со схемотехническим и программным методом защиты электронной аппаратуры является простым и дешевым в реализации. Многослойные экраны защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц могут быть использованы для защиты различных электронных устройств с целью повышения надежности их функционирования, а также использованы в комбинированных методах защиты электронной аппаратуры.

Значительный вклад в развитие направления проектирования электронной аппаратуры для специальных приложений внесли такие авторы, как Шахнов В.А., Жуков А.А., Петросянц К.О., Александров П.А., Жук В.И., Литвинов В.Л., Чумаков А.И. и др. Авторы исследовали подходы к проектированию радиационно-стойкой элементной базы, схемотехнического проектирования радиационно-стойкой электронной аппаратуры, а также предложили ряд методик оценки радиационной стойкости схемотехнических изделий и специализированные процессы производства.

При проектировании многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц эксперту необходимо решать сложные многокритериальные задачи.

Одним из передовых направлений научных исследований можно выделить когнитивную визуализацию многомерных данных, с помощью которой

осуществляется получение исследователем нового знания. При этом образное представление больших объемов информации объектов исследования, с помощью которого осуществляется поддержка принятия решений, является основой для человеко-машинного взаимодействия. Значительную роль в изучении методов когнитивного представления информации сыграли отечественные исследователи. Из них можно выдедить Д.А. Поспелова, А.А. Зенкина, А.А. Башлыкова, В.Г. Гришина, А.Ю. Зиновьева, М.Н. Бурдаева, В.Л. Горохова и др. Среди зарубежных исследований можно отметить работы R.M. Axelrod, F. Fischer, H. Janetzko, D.E. Kieras, H. Song, T. Höllt и др. Также важным направлением исследования является проектирование интерфейсов с учетом особенностей восприятия целевыми пользователями, которыми занимались такие исследователи, как J. Raskin, A. Cooper, J. Nielsen, С.В. Жарков, В.В. Головач, С.Ф. Сергеев и др.

Осуществление комплексного исследования по части применения методов когнитивно-графической визуализации свойств многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц и создание на этой основе алгоритмического и программного обеспечения является необходимым.

Необходимость разработки программного комплекса автоматизации расчетов исходила из возросшего количества концепций, которые необходимо быстро проверять, а по результату - отсеивать нерелевантные. Необходимо было рассчитать параметры большого количества различных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц и впоследствии провести анализ результатов. На такие расчеты тратится достаточно много человеко-часов, хотя задача по большей части тривиальная. С помощью программного комплекса автоматизации расчетов для каждого материала создается входной файл расчета, затем запускается расчет, а его результат (выходной файл) заносится в таблицу. После этого осуществляется анализ полученных данных и делается вывод о необходимости, обоснованности применения определенного экрана защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

Объектом исследования являются методы применения когнитивно-графической визуализации информации, процессов обработки, отображения и анализа характеристик многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц для повышения надежности функционирования электронной аппаратуры при их использовании.

Предметом исследования являются алгоритмы автоматизированного расчета характеристик многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц, а также алгоритмы формирования когнитивно-графических образов.

Целью исследования является разработка алгоритмов проектирования многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц с представлением многомерных данных средствами когнитивно-графической визуализации и их программная реализация.

Задача исследования — разработка модулей когнитивно- графической визуализации для систем автоматизированного расчета показателей многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

В данной диссертационной работе исходя из задачи исследования можно выделить следующие подзадачи:

1. Проведение анализа характеристик многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

2. Разработка формализованной модели представления свойств многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

3. Разработка алгоритмов и программного обеспечения с когнитивными элементами для анализа характеристик многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

4. Разработка алгоритмов и программного обеспечения для решения задачи автоматизированной оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры.

5. Разработка алгоритмов и программного обеспечения для когнитивно-графической визуализации информации и автоматизированного расчета характеристик углеродных нанотрубок для повышения радиационной стойкости композитных слоев экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц, содержащих углеродные нанотрубки.

6. Разработка алгоритмов и программного обеспечения с элементами дополненной реальности для оценки радиационной стойкости электронной аппаратуры.

7. Разработка методики оценки систем с элементами когнитивных представлений на основе нечетких когнитивных карт для разработанного программного обеспечения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы имитационного моделирования, аналитической геометрии и аналитической алгебры, численные методы моделирования, а также методы когнитивной графики.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует пункту 12 паспорта специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (в технических системах)»: «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации».

Научная новизна. Научная новизна состоит в создании методов построения когнитивно-графических образов, применяемых в интеллектуальных интерфейсах, а также методов их оценки с применением нечетких когнитивных карт, в том числе:

- алгоритмы преобразования данных для когнитивно-графической визуализации многомерной информации;

- комплекс новых когнитивно-графических образов для визуализации свойств многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

Положения, выносимые на защиту:

• методы когнитивно-графической визуализации показателей элементов

повышения радиационной стойкости электронной аппаратуры;

• модель классификации когнитивно-графической визуализации показателей элементов повышения радиационной стойкости электронной аппаратуры;

• алгоритмы преобразования данных для когнитивного-графической визуализации информации о методах повышения надежности электронного оборудования в условиях специальных воздействий;

• метод и модель оценки качества когнитивно-графических образов с применением нечетких когнитивных карт с целью анализа методов повышения надежности электронного оборудования в условиях специальных воздействий.

Теоретическая значимость заключается в разработке теоретических положений для проектирования когнитивно-графических образов для анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц, их классификации и оценке.

Практическая значимость работы состоит в том, что когнитивно-графические образы, разработанные для анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц, дают возможность усовершенствовать свойства веб-интерфейсов, применяемых на предприятиях космической отрасли, по части эргономики, что повышает эффективность деятельности лица, осуществляющего принятие решений. Среди достоинств применения разработанных методов можно выделить: наглядность представления результатов, возможность сравнения различных проектных решений и автоматического определения текущего состояния объекта по множественным характеристикам на всех этапах проектирования многослойного экрана защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц. Практическая значимость подтверждается результатами использования разработанных программных средств при выполнении грантов РФФИ 15-29-01115, 16-06-00404, 18-29-18043 и в учебном процессе МГТУ им. Н.Э. Баумана, актом об использовании от 29.03.2022 № А Т0039/014-2022 ФГУП «ВНИИА» и актом об использовании от 04.04.2022 № А1-04/22 ООО «КТЕ Лэбс».

Достоверность результатов подтверждается практической реализацией предложенных когнитивно-графических образов, алгоритмов и сравнением с результатами практической апробации.

Апробация работы. Основные результаты работы были использованы в следующих грантах РФФИ:

1. Грант РФФИ 15-29-01115, Разработка фундаментальных основ когнитивных инфокоммуникационных технологий для решения задач наноинженерии.

2. Грант РФФИ 16-06-00404, Компьютерно-ориентированные дидактические средства формирования метакогнитивного инженерно-технического опыта.

3. Грант РФФИ 18-29-18043, Разработка и исследование методов когнитивной визуализации инженерных решений обеспечения работоспособности компонентов в условиях спецвоздействий.

Результаты диссертации также внедрены в учебный процесс кафедры проектирования и технологии производства электронной аппаратуры МГТУ им. Н.Э. Баумана, актом об использовании от 29.03.2022 № А Т0039/014-2022 ФГУП «ВНИИА» и актом об использовании от 04.04.2022 № А1-04/22 ООО «КТЕ Лэбс».

Публикации. Полученные при выполнении диссертационной работы результаты опубликованы в 20 печатных работах, 6 из которых опубликованы в изданиях, включенных в международные базы цитирования и 5 опубликованы в изданиях, входящих в перечень ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа включает введение, четыре главы с выводами, заключение и список литературы. Основной текст содержит 158 страниц, 71 рисунков, 9 таблиц. Список литературы содержит 10 страниц и включает 96 наименований.

Содержание и результаты работы. Во введении обоснована актуальность темы диссертации, ее научная новизна и практическая значимость, сформулирована цель работы и проведено краткое содержание диссертации по главам.

Глава 1 посвящается анализу существующих видов визуализаций,

рассматриваются их достоинства и недостатки. Дается обоснование использования когнитивных технологий при создании визуализаций нового типа. Также рассмотрены возможные варианты применения экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц. Приведены примеры визуализации, применяемые при анализе многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц.

Глава 2 посвящена методам проектирования когнитивно-графических образов для задачи анализа проектных решений для защиты электронного оборудования от воздействия тяжелых заряженных частиц. Приведены примеры использования каждого из предлагаемых методов, а также рекомендации по разработке когнитивно-графических образов.

В главе 3 рассмотрена программная система генерации, поиска и анализа многослойных экранов защиты электронной аппаратуры от воздействия тяжелых заряженных частиц. Приведены когнитивные аспекты, интегрированные в пользовательский интерфейс. Рассмотрена программная система анализа углеродных наноструктур, позволяющая повысить радиационную стойкость разрабатываемой элементной базы. Приведены когнитивные аспекты, интегрированные в пользовательский интерфейс.

Глава 4 посвящена предлагаемому методу оценки качества когнитивно-графических образов и систем анализа проектных решений по повышению стойкости электронного оборудования к воздействию тяжелых заряженных частиц с применением нечетких когнитивных карт. Построена нечеткая когнитивная карта для оценки когнитивно-графических образов, была выполнена оценка рассматриваемых в работе систем.

Глава 1. Аналитический обзор методов визуального поиска проектного решения

1.1. Радиационная стойкость электронного оборудования

Использование микросистем в космическом пространстве на протяжении нескольких десятилетий стало настолько распространенным, что появилась необходимость в особом подходе к проектированию подобных систем. Так, к микросистемам предъявляется, помимо точности и надежности, требование стойкости к радиационным воздействиям [1, 2, 3], исходящим из открытого космоса. На сегодняшний день прослеживается тенденция к применению микросистем в оборудовании, находящемся в космическом пространстве, с целью уменьшения его массы и размеров, что обуславливает актуальность использования таких систем.

В связи с тем, что в открытом космосе электронное оборудование вынуждено работать в условиях, близких к экстремальным, к нему предъявляются повышенные требования к температурному режиму, устойчивости к вибрации, влажности, перегрузкам, а также надежности. Все эти требования соблюдаются для кристаллов, учитываются при проектировании корпусов кристаллов и непосредственно оборудования, в котором находится кристалл.

Отдельно стоит обратить внимание на вопрос, касающийся воздействия на электронное оборудование различных видов излучения [3]: тяжелых заряженных частиц [4], гамма/нейтронного и электромагнитного излучения [5, 6]. Важно не допустить выход из строя электронного оборудования без возможности восстановления его штатного функционирования после воздействия.

Электронное оборудование может перестать функционировать как вследствие мгновенного воздействия, так и при длительном воздействии тяжелых заряженных частиц на микросхемы. В обоих случаях необходимо поддерживать

стабильность параметров для обеспечения штатного режима работы оборудования в космическом пространстве.

Одной из причин выхода из строя многих микросистем, находящихся на геостационарной орбите, является постепенное накопление радиоактивного излучения, которое может достигать 100 Мрад и более. Такая доза излучения с течением времени способна менять электрические характеристики [2] элементов микросхем [6], порой не в лучшую сторону. Функционирующее в космическом пространстве оборудование также может столкнуться с влиянием тяжелых заряженных частиц, способных вызвать сбои в работе некоторых микросистем, их компонентов. Стоит отметить, что обычно микросистемы не оснащены специальными защитными экранами, которые способны минимизировать или вовсе исключить влияние указанных воздействий.

При проектировании электронной аппаратуры, предназначенной для использования в открытом космосе, необходимо обеспечить защищенность такой аппаратуры от неблагоприятных космических воздействий. Так, создание экрана для критически важных компонентов системы является обязательным этапом при проектировании электронного оборудования.

Таким образом, для защиты электронного оборудования от протонов необходимо разработать многослойный экран защиты, состоящий из определенных материалов.

Протоны (ионы водорода) составляют 90% космического излучения, остальные частицы включают в себя ядра гелия (альфа-частицы), составляющие 7% космического излучения, и примерно по ~1% электронов и ~1% более тяжелых атомов. В случае вспышек на солнце радиоактивный фон увеличивается в разы, что вызывает существенные сбои в работе многих неэкранированных микросистем, находящихся в космическом пространстве. В космическом излучении отсутствуют нейтроны, так как за период их полураспада они не успевают от солнца достигнуть Земли. Незначительное количество нейтронов может попадать в космос непосредственно с Земли.

Радиационные пояса Ван Аллена [7, 8, 9], состоящие из заряженных частиц, опоясывают Землю. Существует 2 таких пояса, они располагаются на высоте 4000 и 17 000 км. Их составляют в первую очередь электроны. Магнитное поле Земли упорядочивает движение частиц в таких поясах: они движутся по замкнутым орбитам. Есть одно место на планете, где такой пояс находится предельно близко к поверхности Земли - примерно в 200 км. Пояс получил название бразильская магнитная аномалия.

Рис. 1.1.

Диаграмма, демонстрирующая способы защиты электронного оборудования от

воздействия тяжелых заряженных частиц.

Рентгеновское и гамма-излучение меняет принцип работы микросхемы: рп-переходы в ней начинают работать как миниатюрные «солнечные батареи». Космическое излучение здесь не всегда неблагоприятно влияет на работу микросхемы [10], однако в случае ядерного взрыва за счет фотоэффекта может существенно нарушить ее функционирование.

В подзатворном диэлектрике транзисторов происходит постепенное накопление остаточного заряда, полученного вследствие воздействия на микросхему гамма или рентгеновского излучения. Такое воздействие может быть вторичным, когда электроны сталкиваются с корпусом оборудования. В результате подобных воздействий на электронную аппаратуру, свойства транзисторов (ток утечки и пороговое напряжение) подвержены незначительным изменениям,

имеющим накопительный характер. Так, достигнув порога в 5000 рад, микросхема общего назначения может начать функционировать некорректно или вовсе выходит из строя.

В зависимости от расположения микросхемы на орбите доза радиации может набираться по-разному. Например, на низкой орбите (300 км) может набираться около 100 рад, что несущественно для стандартной микросхемы гражданского назначения и не может приводить к сбою в ее функционировании на протяжение десяти лет. На высоте более 1000 км микросхемы уже нуждаются в экранировании, так как космическое излучение там очень интенсивное и критическая доза радиации, как правило, может набираться менее чем за год.

На практике также встречались случаи попадания на орбиту Земли частиц с очень большой энергией, порядка 300000000 ТэВ. Такие частицы способны выводить из строя микросхемы моментально, так как их энергия выше предела космических частиц Грайзена - Зацепина - Кузьмина [11].

Для экранирования от радиационного излучения может применяться свинец. Он способен защитить электронное оборудование от относительно мягкого излучения, полученного на ядерных реакторах. Однако, при экранировании аппаратуры свинцом при столкновении частиц очень высокой энергии с таким оборудованием наблюдается обратный эффект: атом свинца защитного экрана разрушается на осколки, имеющие огромную энергию, крайне разрушительную для объектов, с которыми они могут столкнуться. Частицы с высокой энергией (гамма-кванты) также выводят из строя микросистемы вследствие возникновения фотоядерной реакции.

Рентгеновская трубка - это пластина тяжелого металла, в которой электроны перемещаются от катода к аноду. Вследствие тормозного излучения в момент столкновения электронов обычно образуется рентгеновское излучение. В случае, если защитный экран столкнется с электроном из космоса, защита от радиации будет выполнять роль естественной рентгеновской трубки. Это может приводить к нарушению работы микросхем, обусловленному вторичным излучением.

В связи с этим применяется защита, состоящая из слоев водорода и алюминия. Такая защита может разбиваться на субатомные единицы, в этом случае требуется большее количество энергии, а, значит, она производит меньшее количество вторичного излучения.

Важно отметить, что чем больше частица, тем большее количество вторичной радиации генерируется, поэтому оптимально использовать толщину около 2-3 мм для материала алюминий. Тем не менее, сегодня полноценной защиты от тяжелых заряженных частиц не существует. Единственное, что можно использовать - это комбинация водорода и более тяжелых элементов, однако подобный выбор материалов для экрана существенно не повышает защиту от тяжелых заряженных частиц. Вообще, на данный момент возможно уменьшать влияние космической радиации в 10 раз.

В связи с тем, что размеры транзисторов уменьшаются по площади и толщине (из-за уменьшения технологии), шанс возникновения ошибки на транзисторе на кремнии понижается. Также наблюдается увеличение радиационной стойкости подзатворных диэлектриков с текущими толщинами.

Сегодня современные технические процессы (65 нм и менее) позволяют производить микросхемы, способные выдержать дозу 1 млн рад, это позволяет учесть требования к их радиационной стойкости. Устойчивость к ошибкам в программе и защелкиванию возможна при применении специальных архитектурных решений и triple-well. Такие ошибки обусловлены нарушением содержимого памяти, неверно сработанной логикой в связи с попаданием заряженной частицы на микросхему.

Для устранения подобных ошибок используются следующие архитектурные решения: использование мажоритарной логики (на расстоянии друг от друга производится соединение необходимого схемотехнического блока по 3 аналога каждого, в этом случае 2 корректных ответа преобладают над некорректным), применение кода коррекции ошибок в кэше, регистрах, памяти и применение более устойчивых к ошибкам элементов памяти (10 транзисторов вместо 6).

1.1.1. Методы защиты электронного оборудования

Подводя итог, можно выделить 3 основные подхода в защите микросхем и оборудования от воздействия тяжелых заряженных частиц (Рис. 1.1).

1.1.1.1. Схемотехнический метод защиты

Самая серьезная проблема электроники, применяемой в космическом пространстве — тяжелые заряженные частицы [3, 5, 12]. Такие частицы с очень высокой энергией могут полностью пробить микросхему и даже ее корпус, оставляя за собой шлейф из заряда. Выход из строя микросхемы может случиться из-за того, что питание закоротится с землей у замкнутых чипов. Своевременное отключение питания и его последующее включение может позволить избежать сгорания. Может произойти программная ошибка (1 становится 0 и наоборот — single-event upset, SEU) или тиристорное защелкивание (single-event latchup, SEL).

Именно из-за защелкивания [13] использование наземных микросхем с разными программными методами повышения надежности [10] в космическом пространстве не распространено.

Способы борьбы с защелкиванием следующие:

1. Применение triple-well процесса понижает вероятность защелкивания микросхемы в связи с изоляцией транзисторов с pn-переходом. В данном процессе не применяется особое оборудование, поэтому он предполагает невысокие финансовые затраты при производстве.

2. Своевременное выключение и включение питания, контроль за потреблением тока.

3. Применение метода проектирования микросхем «кремний на диэлектрике». Он подразумевает применение сапфировой подложки (Silicon-on-sapphire, SOS, в более общем виде Silicon-on-insulator, SOI) для микросхемы. Данный метод защищает от защелкивания путем исключения образования биполярных паразитных транзисторов. Несмотря на это случаются программные

ошибки. Микросхемы на сапфировой подложке в производстве очень дорогое, так как из обработка - это очень трудоемкий процесс.

Более простой схемотехнический подход, применяемый в электронике, это резервирование. Резервирование может быть как на уровне базовых элементов схемы, так и на уровне отдельных блоков схемы или схем. Существенным недостатком резервирования является увеличение размера устройств и повышение их стоимости. В рамках использования электронных устройств в космосе существенным недостатком является именно размер.

Метод резервирования может защитить от случайного сбоя в одном из резервируемых блоков, но резервирование не может защитить от дозы облучения, что приведёт к выходу из строя всех блоков, участвующих в резервировании.

1.1.1.2. Алгоритмический метод защиты

Метод алгоритмической защиты применим к цифровым электронным устройствам. Метод позволяет путем написания кода работы устройства контролировать и исправлять ошибки в потоках данных.

Одним из известных методов такого контроля является код Хемминга, позволяющий определить и исправить ошибку в одном бите информации.

Данный подход так же, как и метод резервирования не способен увеличить срок службы электроники на орбите, так как при высокой дозе облучения контроллер или другие элементы схемы могут выйти из строя полностью или частично, тем самым вызвать веерное отключение связанных с поврежденным элементом блоков.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Казаков Вадим Вячеславович, 2023 год

Список литературы

1. Shakhnov V., Zinchenko L., Kosolapov I., Filippov I. Modeling and Optimization of Radiation Tolerant Microsystems. EMS '14 Proceedings of the 2014 European Modelling Symposium, 2014, pp. 484-489, D01:10.1109/EMS.2014.69.

2. Глушко А.А., Зинченко Л.А., Шахнов В.А. Моделирование воздействия тяжелых заряженных частиц на характеристики полевых транзисторов структуры «кремний на изоляторе». Радиотехника и электроника, 2015, № 10, с. 1090-1096, DOI: 10.7868/S0033849415070074.

3. Terekhov V.V., Mikhailichenko, S.S., Zinchenko L.A., Glushko A.A. Methods of determining the thickness of the screen to protect the microelectromechanical systems from the impact of energetic ions. Proceedings of the conference «High Technologies and intelligent systems (TECHN0L0GY&SYSTEMS-2016)» хл _Ш, Moscow, 2016, pp. 356-358.

4. Кузнецов Н.В. Радиационная опасность на околоземных орбитах и межпланетных траекториях космических аппаратов. Электронный ресурс, URL: http://nuclphus.sinp.msu.ru (дата обращения 25.01.2022).

5. Новиков Л.С., Милеев В.Н., Воронина Е.Н., Галанина Л.И., Маклецов А.А., Синолиц В.В. Радиационные воздействия на материалы космической техники. Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования, №3, 2009, с. 32-48, DOI: 10.1134/S0207352809030068.

6. Хаффнер Дж. Ядерное излучение и защита в космосе. -М.: Атомиздат, 1971.

7. Van Allen J.A. Transcript of 1958 lecture, I.G.Y. Satellite Rep, 1961.

8. Van Allen J.A., Ludwig G.H., Ray E.C., McIlwain C.E. Preliminary reports: Satellites 1958 Alpha and 1958 Gamma. Trans. Amer. Geophys. Union, 1958, vol. 39(4), pp. 767-769.

9. Van Allen J.A., Ludwig G.H., Ray E.C., McIlwain C.E. Observation of high intensity radiation by satellites 1958 alpha and gamma (Explorers I and III). Jet Propulsion, 1958, vol. 28(9), pp. 588-592.

10. Александров П.А., Жук В.И., Литвинов В.Л. Способы построения

отказоустойчивых цифровых микросхем и оценки вероятности их отказа, вызванного облучением. -М., 2019, 113 с.

11. Зацепин Г.Т., Кузьмин В.А. «О верхней границе спектра космических лучей», Письма в ЖЭТФ, 1966, Т.4, №3, с. 114—117.

12. Barnatt C. 3D Printing. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016.

13. W.C. Bendel and E. Petersen. «Proton Upsets in Orbit». IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. NS-30(6), 1983, pp. 81-85, D01:10.1109/TNS.1983.4333158.

14. Шахнов В.А., Казаков В.В., Глушко А.А., Резникова Е.В., Цивинская Т.А., Сорокин Б.С., Соколов П.А., Фомичев П.П. О возможности применения алгоритмов эволюционных вычислений при проектировании экранов радиационной защиты. XVII Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Радиолокация и связь - перспективные технологии», 2019, с. 87.

15. Miller G.A.: The magic number seven plus or minus two: some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 1956, pp. 81-97, DOI:10.1037/h0043158.

16. Приложение для работы с электронными таблицами Microsoft Excel | Microsoft 365, URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/microsoft-365/excel (дата обращения 25.01.2022).

17. Google Sheets. https://www.google.com/intl/ru_ru/sheets/about/ (дата обращения 25.01.2022).

18. MySQL. https://www.mysql.com/ (дата обращения 25.01.2022).

19. Fernando Blanco, Cognitive bias. Encyclopedia of Animal Cognition and Behavior, J. Vonk, T.K. Shackelford (eds.) June 2017, DOI: 10.1007/978-3-319-47829-6_1244-1.

20. P.C. Wason (1960) On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task, Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12:3, pp. 129-140, DOI: 10.1080/17470216008416717.

21. Kahneman D. Maps of bounded rationality: a perspective on intuitive judgment and choice. Prize lecture. December 8. 2002, Princeton University. Department of psychology, Princeton, NJ 08544, USA, pp. 449-489.

22. Kahneman D., Lovallo D., Sibonny O. The Big Idea: Before You Make That Big Decision. Harvard Business Review, 2011, URL: http://hbr.org/2011/06/the-big-idea-before-you-make-that-big-decision/ar/1 (дата обращения 25.01.2022).

23. Howard, Jonathan. Cognitive Errors and Diagnostic Mistakes (A Case-Based Guide to Critical Thinking in Medicine). Semmelweis Reflex, Chapter 27, 2019, pp. 467-500, DOI: 10.1007/978-3-319-93224-8.

24. Druckman J. «Evaluating framing effects». Journal of Economic Psychology. 22, 2001, pp. 96-101, DOI:10.1016/S0167-4870(00)00032-5.

25. Зенкин А.А., Поспелов Д.А. Когнитивная компьютерная графика. -М:. Наука, 1991.

26. Башлыков А.А. КОГРА-РВ интеллектуальная информационная система для образного представления состояния реакторной установки энергоблока АЭС с реактором ВВЭР-1000. Труды 8-й национальной конференции по искусственному интеллекту. -М. 2002, с. 77-79.

27. Башлыков А.А. Когнитивная графика как средство образного представления состояния энергоблоков атомных электростанций, 2014, 19 с.

28. Емельянова Ю. Г. Алгоритмическое и программное обеспечение человеко-машинных интерфейсов с когнитивно-графическим отображением информации для систем космического назначения. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. - M., 2019, 16 с.

29. Новоселов Ю.В. Методы и программные средства когнитивной графики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. -М., 2013, 20 с.

30. Andrews D.F. «Plots of high-dimensional data», International Biometric Society, 18:1, 1972, pp. 125-136, DOI:10.2307/2528964.

31. Chernoff H. «The use of faces to represent points in k-dimensional space graphically», Journal of the American Statistical Association, 68:342, 1973, pp. 361368, DOI:10.1080/01621459.1973.10482434.

32. Кочеткова И. А. Способы и алгоритмы обработки информации и принятия решений о сердечно-сосудистой патологии на основе механизмов визуализации и теории нечетких множеств. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. M., 2014, 19 с.

33. Ямшанов А. В. Модели и методы параллельных вычислений для построения отказоустойчивых диагностических тестов в интеллектуальных системах с когнитивной компонентой. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. M., 2017, 27 с.

34. Зинченко Л.А., Казаков В.В., Миронов А.А. Иерархический дескриптор для отображения информации о многослойных радиационно-стойких экранах защиты электронной аппаратуры. Автоматизация. Современные технологии, №4, Т. 75, 2021, c.171-175.

35. The JSON Data Interchange Syntax 2nd Edition, 2017, URL: http://www.ecma-international.org/publications/files/ECMA-ST/ECMA-404.pdf (дата обращения 25.01.2022).

36. JavaScript - Scripting or programming language for web development, URL: https://www.javascript.com/ (дата обращения 25.01.2022).

37. PhpStorm: The Lightning-Smart IDE for PHP Programming by JetBrains https://www.jetbrains.com/phpstorm/ (дата обращения 25.01.2022).

38. JetBrains - Is a software development company, URL: https://jetbrains.ru/ (дата обращения 25.01.2022).

39. Van der Maaten L.J.P., Hinton G.E. Visualizing High-Dimensional Data Using t-SNE. Journal of Machine Learning Research, Vol. 9, 2008, pp. 2579-2605.

40. Ester M., Kriegel H.P., Sander J. and X. Xu, «A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise». In: Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, OR, AAAI Press, 1996, pp. 226-231.

41. Ankerst, Mihael, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, and Jörg Sander. «OPTICS: ordering points to identify the clustering structure.» ACM SIGMOD Record 28, 1999, №2, pp. 49-60, D0I:10.1145/304182.304187.

42. McInnes L., Healy J. UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction, ArXiv e-prints 1802.03426, 2018.

43. Van Veen H.J., Saul N., Eargle D., and Mangham S.W. Kepler Mapper: A flexible python implementation of themapper algorithm. Journal of Open Source Software, №4(42), 2019, p. 1315, DOI:10.21105/joss.01315.

44. D1.js - Data-Driven Documents, URL: https://d3js.org/ (дата обращения 25.01.2022).

45. Plotly.js - JavaScript Open Source Graphing Library, URL: https://plotly.com/javascript/ (дата обращения 25.01.2022).

46. Казаков В.В. Генерация когнитивного представления информации о многослойных радиационно-стойких защитных экранах. Интеллектуальные САПР, CASE-, CALS-технологии, 2022, с. 187-194.

47. Зинченко Л.А., Казаков В.В., Миронов А.А., Дорофеев А.В., Кобылкин С.С. Программный модуль автоматизированного расчета параметров экранов защиты бортовой электронной аппаратуры от радиационного воздействия. Программные продукты и системы, №2, 2020. c. 236-242, DOI:10.15827/0236-235X.130.236-242.

48. Казаков В.В., Кобылкин С.С., Барановская П.Б., Соколов П.А. Когнитивные методы визуализации характеристик материалов для экрана защиты электронной аппаратуры от воздействия протонов. XVI Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Радиолокация и связь - перспективные технологии», 2018, с. 98-100.

49. Shakhnov V.A., Kazakov V.V., Glushko A.A., Verstov V.A., Zinchenko L.A. Application of VR/AR technology for visualisation of radiation tolerance of VLSI // Int. J. Nanotechnol., 2019, Vol. 16, Nos. 6-10, pp. 569-575, DOI:10.1504/ijnt.2019.106627.

50. Зинченко Л.А., Казаков В.В., Дорофеев А.В., Пигина Д.В. Методика проектирования когнитивных инфокоммуникационных приложений дополненной реальности для поддержки проектирования линий производства аэрокосмического оборудования, 63-я Всероссийская научная конференция МФТИ, 2020, с. 79-80.

51. PHP: Hypertext Preprocessor, URL: https://www.php.net/ (дата обращения 25.01.2022).

52. HTML5 Reference, URL: https://dev.w3.org/html5/html-author/ (дата обращения 25.01.2022).

53. CSS Snapshot 2020, URL: https://www.w3.org/TR/css-2020/ (дата обращения 25.01.2022).

54. Bootstrap documentation. Framework for development web user interfaces, URL: https://getbootstrap.com/docs/4.4/getting-started/introduction/ (Дата обращения 25.01.2022).

55. jQuery, URL: https://jquery.com/ (дата обращения 25.01.2022).

56. Jesse James Garrett. Ajax: A New Approach to Web Applications. Adaptive Path, 2005, URL: http://courses.cs.washington.edu/courses/cse490h/07sp/readings/ajax_adaptive_path. pdf (дата обращения 25.01.2022).

57. Extensible Markup Language (XML), URL: https://www.w3.org/XML/ (дата обращения 25.01.2022).

58. The Official YAML Web Site, URL: https://yaml.org/ (дата обращения 09.12.2021).

59. Daniel Kahneman, Jack L. Knetsch, Richard H. Thaler. Anomalies: The Endowment Effect, Loss Aversion, and Status Quo Bias (англ.). The journal of Economic Perspectives, American Econimic Association, 1991, vol. 5, iss. 1. pp. 193206, DOI:10.1257/jep.5.1.193.

60. Тютин А.К., Казаков В.В., Верстов В.А. Использование методов сонификации в задачах классификации нанотрубок. Политехнический молодежный журнал МГТУ им. Н. Э. Баумана, №1(6), 2017, с. 9, DOI: 10.18698/2541-8009-2017-1-53.

61. Shakhnov V.A, Chernyshov V.N., Zinchenko L.A., Tyutin A.K., Kazakov V.V. Sonification of single-walled carbon nanotubes properties for engineering applications // Int. J. Nanotechnol., 2019, Vol. 16, Nos. 6-10, pp.576-584, DOI:10.1504/ijnt.2019.106628.

62. K.P. So, et al., Dispersion of carbon nanotubes in aluminum improves radiation resistance, Nano Energy, 2016, URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.nanoen.2016.01.019 (дата обращения 25.01.2022), DOI: 10.1016/J.NANOEN.2016.01.019.

63. Kazakov V.V., Verstov V.A., Zinchenko L.A., Makarchuk V.V. Visual Analytics Support for Carbon Nanotube Design Automation. In: Samsonovich A., Klimov V., Rybina G. (eds) Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 449, 2016, pp. 71-78 , DOI: 10.1007/978-3-319-32554-5_10.

64. Shakhnov V.A., Zinchenko L. A., Makarchuk V.V., Rezchikova E. V., Kazakov V.V. Visual analytics in investigation of chirality-dependent thermal properties of carbon nanotubes. Journal of Physics: Conference Series, 1(829), 2017, p. 12008, DOI: 10.1088/1742-6596/829/1/012008.

65. Shakhnov V.A., Zinchenko L.A., Kazakov V.V, Glushko A.A., Makarchuk V.V, Rezchikova E.V. Cognitive visualization of carbon nanotubes structures. Advances in intelligent systems and computing, 2019, pp. 273-279, DOI: 10.1007/978-3-030-01818-4_27.

66. Shakhnov V.A., Kazakov V.V., Zinchenko L.A., Makarchuk V.V. Cognitive Data Visualization of Chirality-Dependent Carbon Nanotubes Thermal and Electrical Properties. Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) for Young Scientists, vol. 636, 2017, pp. 302-307, DOI: 10.1007/978-3-319-63940-6_43.

67. Казаков В.В., Верстов В.А., Зинченко Л.А., Аверьянихин А.Е. Особенности использования подсистемы WPF в задачах визуализации транспортных свойств углеродных нанотрубок. Технологии инженерных и информационных систем, № 2, 2016, c. 34-41.

68. Шахнов В.А., Казаков В.В., Зинченко Л.А., Макарчук В.В., Власов А.И. Методы обработки и представления многомерных данных при анализе теплопроводности углеродных нанотрубок. Перспективные технологии в средствах передачи информации - ПТСПИ-2017, с. 82-85.

69. Shakhnov V.A., Glushko A.A., Kazаkov V.V., Makarchuk V.V., Rezchikova E.V., Zinchenko L.A. Multidimensional data visualization in chirality-dependent carbon nanotubes thermal and electrical properties. Modern problems in physics of surfaces

and nanostructures, 2017, p. 11.

70. Казаков В.В., Зинченко Л.А., Цивинская Т.А. Методы визуализации многомерных данных при анализе однослойных углеродных нанотрубок. Будущее машиностроения России, 2017, с. 564-567.

71. Казаков В.В., Зинченко Л.А., Нажмутдинова К.А. Когнитивные методы визуализации влияния технологического разброса транспортных свойств УНТ на параметры УНТ-транзисторов. Радиолокация и связь - перспективные технологии, 2017, с. 77-79.

72. Документация по C#, URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/dotnet/csharp/ (дата обращения 25.01.2022).

73. https://visualstudio.microsoft.com/ru/vs/older-downloads/ (дата обращения 25.01.2022).

74. https://sourceforge.net/projects/taoframework/ (дата обращения 25.01.2022).

75. https://www.opengl.org/ (дата обращения 25.01.2022).

76. https://dotnet.microsoft.com/en-us/ (дата обращения 25.01.2022).

77. Шахнов В.А., Зинченко Л.А., Резчикова Е.В., Верстов В.А., Макарчук В.В., Сорокин Б.С., Казаков В.В. Применение когнитивных инфокоммуникационных технологий при исследовании транспортных свойств углеродных нанотрубок. Проектирование и технология электронных средств, №1, 2016, с. 8-13.

78. https://www.android.com/ (дата обращения 25.01.2022).

79. https://www.apple.com/ios (дата обращения 25.01.2022).

80. Microsoft HoloLens | Mixed Reality Technology for Business, URL: https://www.microsoft.com/en-ca/hololens (дата обращения 25.01.2022).

81. Magic Leap One: Creator Edition | Magic Leap, URL: https://www.magicleap.com/magic-leap-one (дата обращения 25.01.2022).

82. https://unity.com/ (дата обращения 25.01.2022).

83. Vuforia Engine, URL: https://library.vuforia.com/getting-started/overview.html (дата обращения 25.01.2022).

84. Business Process Model and Notation (BPMN), URL: https://www.omg.org/spec/BPMN/2.0.2/PDF (дата обращения 25.01.2022).

85. Власов А.И., Журавлева Л.В., Казаков В.В. Применение визуальных инструментов bpmn для моделирования технологической подготовки производства. Информационные технологии в проектировании и производстве, №1, 2020, с. 14-26.

86. Власов А.И., Журавлева Л.В., Казаков В.В. Анализ средств разработки визуальных bpmn-моделей сложных систем. Динамика сложных систем - XXI век, №1, 2020, с. 5-22, DOI: 10.18127/j19997493-202001-01.

87. Terekhov V.V., Mikhailichenko S.S., Zinchenko L.A., Glushko A.A. Methods of determining the thickness of the screen to protect the microelectromechanical systems from the impact of energetic ions. Proceedings of the conference «High Technologies and intelligent systems (TECHNOLOGY&SYSTEMS-2016)», Moscow, 2016, pp. 356-358.

88. Ziegler J.F., Biersack J.P. and Littmark U. The Stopping and Range of Ions in Solids (1st ed.), 1993, DOI:10.1016/0168-583X(93)96065-K.

89. Ziegler J.F. «RBS/ERD simulation problems: Stopping powers, nuclear reactions and detector resolution». Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B, 1998, pp. 136-138 (14): 141, DOI:10.1016/S0168-583X(97)00664-2.

90. Galdikas A. Interaction of ions with condensed matter. Nova Publishers, 2000, pp. 15.

91. Ziegler J.F. «SRIM-2003». Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B, 2004, pp. 219220: 1027, DOI:10.1016/j.nimb.2004.01.208.

92. Ziegler J. F. et al. SRIM - The Stopping and Range of Ions in Matter. SRIM Co., 2010, DOI:10.1016/J.NIMB.2010.02.091.

93. SRIM-CODE, URL: http://www.ujfi.fei.stuba.sk/srim_support/ (дата обращения: 25.01.2022).

94. Kosko B. et al. Fuzzy cognitive maps //International journal of man-machine Studies, 1986, Т. 24, №.1, c. 65-75, DOI:10.1016/S0020-7373(86)80040-2.

95. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андреичиков, О.Н. Андреичикова. - М.: Издательство ЛКИ, 2008, 360 с.

96. Исаев Р.А., Подвесовский А.Г. Оценка согласованности суждений эксперта при построении функции принадлежности нечеткого множества методом множеств уровня. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», 2017, Т. 13, №3, с. 9-15, DOI: https://doi.Org/10.25559/SITITO.2017.3.499.

97. Коростелев Л.А., Лагерев Л.Г., Подвесовский А.Г. Система поддержки принятия решений «ИГЛА». --М.: ВНТИЦ, 2007, №50200701348, с. 23.