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本发明属于电子技术领域，具体涉及一种热点分析的方法和系统，包括：S1：将一失效芯片设置在一热点分析设备使用的测试板上，并通过单片机推送一测试程序到所述失效芯片中，通过一示波器捕捉波形比对一自动测试设备波形，确认所述失效芯片正常运行的测试程序；S2：通过所述热点分析设备对所述失效芯片进行一热点分析。有益效果：实现了对失效芯片产品在自动测试状态下进行热点分析，提高了产品的检出率，有效改善了芯片产品的生产质量。
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本发明揭示了一种集成电路的可靠性分析测试结构，该测试结构包括：衬底，包含有源区和隔离区，具有一栅极、通孔和一互连线的n级待测结构，测试电压端以及电介质，所述通孔位于所述隔离区上。本发明还揭示了该测试结构的测试方法，包括：根据所述的测试结构实际形成待测试结构；对所述待测结构施加电压使所述待测结构失效，所述测试电压端接入测试电压，所述有源区和每一级的所述节点均接地，直到所述待测结构失效；测试所述待测结构的失效位置，所述测试电压端接入工作电压，分别使所述有源区和每一级的所述节点接地。本发明的测试结构能准确评估有源区上的通孔与相邻栅极之间电介质的可靠性。
本发明公开了一种基于DPF主动再生的SCR失效主动处理方法，包括：判断SCR转化率是否低于指定限值，且持续指定时长，若满足则触发DPF主再生条件检测；检测发动机工况是否满足DPF主动再生条件，若满足则触发至少一次DPF主动再生；所述PF主动再生包括：主动提高发动机排温，使SCR内部温度大于第一指定温度；两次DPF再生之间间隔指定行驶里程。以及，一种SCR失效控制装置。本发明能预判存在SCR效率低的问题，基于DPF主动再生触发SCR主动再生，无需缩短DPF再生里程，DPF再生由累碳量决定，不会增加再生次数。本发明SCR主动再生过程中，驾驶员无明显主观感受，有效解决了SCR失效引起的效率低故障误报问题。
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本发明公开了一种失效预警系统及具有失效预警功能的网络设备，失效预警系统包括控制单元和至少一个失效预警电路，失效预警电路包括直流电源、第一电阻、第二电阻以及梳状电极；其中，对于每个失效预警电路，所述直流电源的负极接地，正极与所述第一电阻的一端电连接，所述第一电阻的另一端与所述第二电阻的一端电连接，所述第二电阻的一端还与所述梳状电极的一端电连接，所述梳状电极的另一端接地，所述第二电阻的另一端与所述控制单元电连接；所述控制单元用于检测所述第二电阻的另一端的电平高低，若为低电平，则发出报警。本发明的失效预警系统能够在网络设备失效前进行提前预警、主动预警，避免故障发生后再进行更换导致的业务中断。
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本实用新型公开了一种芯片加速软失效率测试装置,其包括用于套置于含有芯片的封装结构的罩子、螺杆、放射源和标尺;罩子的下端开口,罩子的上端为设有螺纹孔的顶板;所述螺杆穿套于所述螺纹孔内,所述螺杆的外螺纹与所述螺纹孔的内螺纹相匹配,所述螺杆的上端向外伸出,所述螺杆的下端伸入所述罩子的内腔;所述放射源固设于所述螺杆的下端;所述标尺沿竖直方向固设于所述螺杆的外侧面。本实用新型结构简单,使用方便,不但可以通过转动螺杆实现自由调节放射源的高度,从而实现自由调节放射源和芯片之间的距离;而且,通过配合使用标尺,可以精确控制放射源和芯片之间的距离,将放射源固定在所需的高度,使得放射源和芯片之间保持合适的距离。
本发明公开了一种复合材料液压渗透载荷下界面失效与细观裂纹扩展预测方法，该方法使用断裂相场和界面相场表示模型的断裂状态和界面分布；在模拟预测过程中将相场法与Biot孔隙弹性介质理论相结合，计算液压载荷下模型的位移场和液体压强场分布，并计算位移场对断裂相场的影响，从而实现复合材料受液压载荷时细观尺度下裂纹生长的模拟。本发明在内聚力界面模型中考虑了界面法向与切向刚度。根据相场法模型，可以准确地模拟复合材料细观裂纹的生长和分叉。
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本发明提供了一种基于神经网络算法的材料变形及失效预测方法及系统，包括：步骤1：获取材料力学性能的实验数据，并将实验数据分为训练集与测试集；步骤2：建立多层前馈神经网络；步骤3：根据误差逆传播算法，利用训练集对多层前馈神经网络进行训练；步骤4：利用测试集对训练结束的多层前馈神经网络进行测试；步骤5：对材料变形及失效行为进行预测，并指导制造工艺。本发明建立了全新的实验—神经网络—仿真—制造研究路线，大大降低了计算成本，提高了研发效率。
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本发明涉及一种喷水发动机喷水器失效监测与应急装置，与喷水发动机上的喷水器和喷水共轨配合使用，包括：防漏电磁阀，设于喷水器底座中；压力传感器，设于共轨主体内部，并实时获得共轨主体内部的压力值；喷水共轨控制模块，其与防漏电磁阀和压力传感器电连接，根据压力传感器的压力浮动程度控制防漏电磁阀的通断。与现有技术相比，本发明在喷水共轨的入口处加装了一个压力传感器，根据监测喷水共轨内的压力波动情况，判断喷水器是否失效，可及时获得喷水器漏水的信息，方便于使用者及时维修，并在喷水器底座中安装了一个防漏电磁阀，在判断喷水器已经失效时，用于阻断喷水共轨与喷水器之间的通道。
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本发明提供了一种半导体器件高阻失效的测试方法，包括：提供测试样品及其设计版图，将所述测试样品中可能存在高阻的路径设置为待测路径；根据所述设计版图找到所述待测路径的两个端点，并将所述待测路径接入一测试电路；以及，对所述待测路径进行电性测试，根据所述电性测试的测试结果判断所述待测路径是否存在高阻。本发明通过设置半导体器件的待测路径并对其进行电性测试，从而准确判断所述待测路径是否存在高阻失效，提高了测试效率。
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本发明提供一种链式通孔结构样品处理方法及失效测试方法，包括：提供一链式通孔结构初始样品，所述链式通孔结构初始样品包括第二铜金属层，钽层，形成于通孔中且位于所述钽层上的铜插塞；对所述链式通孔结构初始样品进行研磨，直至暴露所述第二铜金属层；采用湿法刻蚀工艺去除所述第二铜金属层和所述铜插塞，形成链式通孔结构测试样品。本发明采用湿法刻蚀工艺去除第二铜金属层中的铜和铜插塞，留下钽层，避免了金属铜的短路现象，又因为钽层中含有金属钽满足聚焦离子束显微镜的使用要求，从而对链式通孔结构失效位置定位。
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本发明提供了一种SRAM失效在线测试方法，包括：获取晶圆图像，图像包括多个SRAM的图形；对图像进行处理，获取SRAM图形的特征值；通过特征值提取相邻图形之间的最小距离；若最小距离小于阈值，则判断SRAM已失效。在本发明提供的SRAM失效在线测试方法中，通过获取SRAM的图形，对SRAM图形的处理提取SRAM图形的特征值，根据特征值判断相邻的SRAM图形的间距，从而判断相邻的SRAM图形是否有短路连接。本发明实施例提供的SRAM失效在线测试方法可以在线判断SRAM是否短路，实时识别晶圆是否出现不良，减少晶圆不良品的判断的时间，提高工作效率，提升晶圆的良率。
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本发明涉及一种水平输送设备驱动轴疲劳失效预测方法与装置，属于机械设备技术领域。该方法首先根据驱动轴的实际工况，通过传感器周期性采集驱动轴应力数据；进而判断每个周期采集到的所述的应力数据是否超出预设范围，若是则累计损伤值；最后当判断损伤值达到阈值时发出警告。从而实现了一种基于传感器信息采集、大数据建模、数据计算，而建立驱动轴疲劳失效预测模型，实现根据实际运行工况进行寿命预测，大幅提高了预测的准确度和便利性。且本发明的水平输送设备驱动轴疲劳失效预测方法与装置，其实现方法简便，实现成本低廉，应用范围也相当广泛。
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本发明公开了一种解决电容屏失效的方法及电容屏异常侦测电路，所述方法包括：设置一异常信号输出电路，接收电容屏输出的一脉冲信号给所述异常信号输出电路；所述异常信号输出电路对所述脉冲信号进行延时、反向后输出给HOSTCPU；CPU接收反向后的信号，判断是否发生异常，并当异常发生时，进行中断处理，恢复所述电容屏。本发明还提供了一种电容屏异常侦测电路。通过在触摸屏或者主板上增加部分电路，对电容屏是否异常进行侦测，若发生异常，通过HOSTCPU对电容屏进行重启使之恢复正常工作，从而占用极少的系统资源，对整机的耗电基本也不会增加负担，而且此判断和重启过程时间很短，用户基本没有感觉，不会影响到用户的体验。
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本发明提供了一种预测晶圆失效率的方法及其装置。通过对多个目标晶圆的预定项目的测量结果和所述预定项目对应的项目失效率进行拟合运算，以获得目标晶圆的预测失效率，进而能够在晶圆的生产过程中即可以高效准确的预测目标晶圆的晶圆失效率。
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一种芯片失效参数的预测方法，包括：提供若干测试芯片；对若干测试芯片进行失效测试，获取N个测试数据；对N个测试数据进行分段处理，获取n个模型数据段，每段所述模型数据段中包括Mi个所述测试数据；获取每段所述模型数据段的线性拟合模型；获取每段模型数据段相对于所述测试数据的模型占比；根据每段所述模型数据段的线性拟合模型和每段所述模型数据段的模型占比，获取芯片预测失效模型。通过将每段模型数据段下的线性拟合模型均考虑进去，并按照对应的模型占比获得权重，使得最终获取的芯片预测失效模型更为全面的反应出若干所述测试数据的分布特点，进而使得后续通过所述芯片预测失效模型所获取的芯片预测失效参数的精确度也有效提升。
本发明涉及一种基于联合学习的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括以下步骤：获取飞机发动机的传感器信号，根据工程中的经验失效模型和特征提取方法，从所述传感器信号中提取飞机发动机的失效特征，将该失效特征载入预先建立并训练好的深度学习网络的联合学习模型中，获取不同失效模式的概率和基于不同失效模式的剩余寿命分布，得到最终的失效模式识别结果和剩余寿命预测结果。与现有技术相比，本发明具有模型的准确性较高，大大减少了计算时间，可以巧妙地捕捉剩余寿命与失效模式之间的复杂关系等优点。
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本发明涉及一种基于声音采集的风力发电机螺栓失效监测方法，音频采集传感器部署在风力发电机轮毂内部各个位置，实时采集全方位的声音信息，通过工业总线将数据传输至数采系统；数采系统接收到音频数据后将数据存储至工控机中；工控机实时处理获得的音频数据，并通过Modbus总线与风机发电机主控制器进行通讯，实时获取风机状态量，并将音频数据和风机状态量结合与工控机内部螺栓失效类型库中数据匹配比对，当出现螺栓失效时向风机发电机主控制器发出预警信号；风机发电机主控制器在接收到螺栓失效预警信号时，根据失效等级进行预警或停机操作。准确判断失效类型；根据失效等级对风机主控制系统进行及时预警，避免造成更大的损失。
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本发明涉及一种基于参数Bootstrap重抽样的软件失效时间预测方法，该方法对一般软件可靠性模型进行优化后再进行软件下一次失效时间的预测，包括：构建一般软件可靠性模型，使用原始失效数据序列计算所述一般软件可靠性模型的参数估计值；基于所述参数估计值构造参数分布函数；使用所述参数分布函数进行蒙特卡洛模拟，随机抽样得到Bootstrap样本；基于所述Bootstrap样本重新计算所述一般软件可靠性模型的参数估计值；基于步骤四获得的参数估计值进行软件下一次失效时间的预测。与现有技术相比，本发明预测能力较一些广泛使用的神经网络和核函数方法预测效果更佳，提高了小样本失效数据情况下软件失效时间预测的准确性。
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本发明提供了一种嵌入式闪存的失效测试方法，包括：步骤一：提供一嵌入式闪存，所述嵌入式闪存包括一存储单元阵列，所述存储单元阵列包括多条字线和与所述字线交叉设置的多条位线；以及步骤二：逐个测试所述存储单元阵列的一条对角线上的每个存储单元。采用上述嵌入式闪存的失效测试方法，只需要测试存储单元阵列对角线上的存储单元，就可以测试到所有的字线和位线的组合了。相对于现有技术来说，可以有效减少测试时间，从而实现了提高测试效率降低测试成本的目的。
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本实用新型提供了一种用于监测模组约束失效状态的装置及电池模组,包括沿电池模组排列方向设置的传导组件，传导组件包括至少两根传导条，任一传导条与相邻的传导条均通过插头和插座插接连接；插座和插头上均连接有导线，任一导线均与电池管理系统中的电平监视器连接；第一状态时，插座和插头插接配合，传导组件张紧，插座上的导线和插头上的导线连通并形成回路；第二状态时，插座和插头脱离，插座上的导线和插头上的导线形成的回路断开。当约束件未失效时，电平监视器能实时监测到电平信号，当约束件未失效时，电平监视器不能监测到电平信号，实现了对约束件失效状态的实时监测，提高了电池模组使用的安全性。
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本发明涉及一种缓存分配技术下的共享缓存失效率的预测方法。该方法包括对每个程序的访存序列进行采样；基于所述每个程序的访存序列，计算每个程序的缓存失效率曲线；基于所述每个程序的缓存失效率曲线，计算多个程序在CAT分配下的缓存失效率。本发明还涉及缓存失效率的预测装置。
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一种弯曲失效应变测量方法，通过设置的基于CCD相机的图像处理系统，寻找出不同弯曲半径所对应的弯曲失效应变。本发明的一种弯曲失效应变测量方法，通过在原有试验系统的基础上，增加基于CCD相机的图像处理系统，并通过该图像处理系统配合原有试验系统，寻找出不同弯曲凸模半径下所对应的弯曲失效应变，以建立“半径‑弯曲失效应变”的对应数据集，形成零件的弯曲变形的可成形性预判用指标。
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本发明公开了一种weblogic连接池失效监测方法，包括如下步骤：a)采用脚本监控weblogic连接池当前连接激活数，如果当前连接激活数达到预设阀值产生告警提示；b)采用脚本定期查看日志监控weblogic连接池是否出现泄露问题，对查找到的泄露连接，如果在预定释放时间内没有活动，将之释放并回收到连接池；c)实时监控weblogic连接池的运行状态，如果发现weblogic连接池处于失效状态，利用脚本自动重启weblogic服务。本发明提供的weblogic连接池失效监测方法，能够对中间件连接池失效进行直接监控，提前发送告警，预估调整连接池最大容量值，大大提升业务系统的性能稳定性。
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本发明提供一种用于自动驾驶的液压失效测试系统、方法及装置，所述系统包括：转向液压系统，转向液压系统包括转向油罐、转向油泵以及转向器；转向油罐至转向油泵之间增设有三通接头，转向油泵至转向器之间增设有三通电磁阀，三通电磁阀用于在转向液压系统正常状态下，通过第一通道将三通电磁阀第二端接收的液压油运送至三通电磁阀第三端输入所述转向油泵，在转向液压系统失效状态下，通过第二通道将三通电磁阀第二端接收的液压油运送至三通电磁阀第一端输入所述转向油罐；本发明提供的用于自动驾驶的液压失效测试系统，不仅可以进行长时间转向液压失效测试，还可以在不同车速、不同方向盘转速下完成液压失效测试，同时具备很高的安全性。
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本发明公开了一种心脏起搏器抗电磁致持续失效测试方法及处理终端，涉及医疗器械领域，该方法包括：设定抗电磁致持续失效测试项目对应的测试条件；S2获取所述心脏起搏器测试前的基础周期和幅度；S3控制所述试验信号发生器按照所述测试条件中的信号源参数发送对应的测试信号，得到所述心脏起搏器在经过各所述测试信号测试后的基础周期和幅度；S4根据抗电磁致持续失效测试项目对应的判断标准分别判断测试后的基础周期与测试前的基础周期之间的周期差值，以及，测试后的幅度与测试前的幅度之间的幅度差值，得到所述心脏起搏器在所述测试条件下的测试结果。本发明自动完成测试，提高测试效率。
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本发明提供一种电源失效侦测系统与其方法，其中电源失效侦测系统包含主板、板卡、复杂可编程逻辑器件与基板管理控制器模块，其中主板包含中央处理单元电源与非中央处理单元电源，板卡包含板卡电源，基板管理控制器模块包含缓存器。复杂可编程逻辑器件用于当发生电源失效时，执行关机程序；识别电源失效类型，并根据电源失效类型判断是否执行重启程序。若执行重启程序，当重启程序的次数达到默认次数，复杂可编程逻辑器件记录锁定讯息于缓存器。基板管理控制器模块用于记录重启程序的次数，根据锁定讯息执行锁定程序。
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本发明提供了一种软失效测试系统、方法和电子设备，涉及芯片测试的技术领域，包括上位机、测试驱动器、待测电路板和辐射源；其中，待测电路板上设置有待测芯片；上位机接收用户的测试指令，并将其发送至测试驱动器；测试驱动器基于测试指令发送预设电压调整指令和预设数据读写指令至待测电路板，以对待测芯片进行预设电压下的预设数据读写测试；测试驱动器还基于预设数据读写测试的测试结果统计待测芯片的软失效率，并将其反馈至上位机。基于该软失效测试系统，用户通过上位机控制测试驱动器即可对待测芯片的软失效测试条件进行调控，无需技术人员进入辐射室内进行调整，避免了等待辐射强度下降的时间，进而有效地提升了软失效测试的测试效率。
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本发明提供了一种电动汽车的电池绝缘失效预测方法，包括：机器学习平台对从大数据平台获取的车辆历史数据进行合并和分割处理，得到至少两类电池绝缘失效影响数据；机器学习平台采用电池绝缘失效影响数据对预设的线性分类器进行训练，得到电池绝缘失效预测模型；业务运营平台根据车端的当前电池绝缘失效影响数据，应用机器学习平台发送的电池绝缘失效预测模型进行离线电池绝缘失效风险预测；或者，车端根据其当前电池绝缘失效影响数据，应用电池绝缘失效预测模型进行在线电池绝缘失效风险预测；本发明可以实现车端的实时在线电池绝缘失效风险预测和业务运营平台的离线电池绝缘失效风险预测，提升电池绝缘失效风险预测的可靠性。
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本发明涉及一种基于多模式深度神经网络的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括：构建基于DNN的失效模式识别与寿命预测模型，以传感器测量值作为输入，输出预测的失效模式和响应变量；基于EM反向传播算法对失效模式识别与寿命预测模型进行训练，所述EM反向传播算法包括E步骤和M步骤，重复E步骤和M步骤进行模型参数的迭代更新，直至损失函数收敛，完成训练，其中，所述E步骤通过计算组件处于不同失效模式下的概率向量的后验分布概率，确定对数似然期望，所述M步骤基于对数似然期望构建损失函数，并基于反向传播算法更新模型参数；基于训练完成的失效模式识别与寿命预测模型进行预测。与现有技术相比，本发明具有识别精确度高等优点。
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本发明涉及一种融合多任务学习的飞机发动机失效状态预测方法，包括：预先基于健康指数模型和失效模型构建多任务学习模型，通过获取传感器失效信号数据对该多任务学习模型进行参数估计，获取待预测传感器数据，并载入参数估计后的多任务学习模型，获取失效状态预测结果，相应地预测正在使用中发动机的剩余使用寿命；失效模型采用二次多项式失效模型描述失效状态，健康指数模型通过设置权重系数将各个传感器信号线性叠加描述健康状态；根据健康状态和失效状态之间的关系，将健康模型和失效模型融合构成多任务学习模型。与现有技术相比，本发明充分考虑在同一运行状态和环境下各飞机发动机之间的相似性，使得参数估计准确性更高。
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