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The requirement of the versatile signal generator has always been evident in modern RF and communication systems. The most conventional technique, voltage control oscillator (VCO), has inferior phase noise and narrow bandwidth despite its operating frequency can be up to the sub-THz regime. Its phase noise influenced by a various parameter associated with the oscillator circuit e.g. transistor size \& noise, bias current, noise leaking from the bias supply etc. The bandwidth is limited because the input voltage \& the output frequency of the VCO is not strictly linear over the tuning range. The phase noise and SFDR of the VCO output are enhanced by using the phase-lock technique. The phase-locked loop (PLL) uses the feedback system locking the reference frequency set by the VCO. However, the settling time of the PLL is higher due to a feedback control loop. The higher settling time increases the frequency switching time between PLL outputs. IG-oscillators is suitable for multi-GHz range and wide bandwidth application. Signal generation can alos be achieved by the free-electron radiation, optical lasers, Gunn diodes as well and they can operate even at the THz domain. All these signal generators suffer from slow frequency switching, lack of digital controllability, and advance modulation capability even though their frequency of operation is THz regime. Alternatively, the AWG (arbitrary wave generator) can produce a wide range of frequencies with low phase noise, including digital controllability. One of the vital components of the AWG is the direct digital synthesiser (DDS). Generally, it is composed of a phase accumulator, digital to analogue converter, sine mapping circuits and low pass filter. It needs a reference clock that acts as samples of the DDS outputs. Its output frequency can be varied by applying an appropriate digital input code. But high-speed DDS has several limitations; such as low number of output frequency points, lack of phase control unit, high power consumptions etc. This work addresses such limitations.
In dieser Arbeit wird die Verteilung von zeitlich abhängigen Tasks in einem verteilten System unter den Gesichtspunkten des Organic Computing untersucht. Sie leistet Beiträge zur Theorie des Schedulings und zur selbstorganisierenden Verteilung solcher abhängiger Tasks unter Echtzeitbedingungen. Die Arbeit ist in zwei Teile gegliedert: Im ersten Teil werden Tasks als sogenannte Pfade modelliert, welche aus einer festen Folge von Aufträgen bestehen. Dabei muss ein Pfad ununterbrechbar auf einer Ressource ausgeführt werden und die Reihenfolge seiner Aufträge muss eingehalten werden. Natürlich kann es auch zeitliche Abhängigkeiten zwischen Aufträgen verschiedener Pfade geben. Daraus resultiert die Frage, ob ein gegebenes System S von Pfaden mit seinen Abhängigkeiten überhaupt ausführbar ist: Dies ist genau dann der Fall wenn die aus den Abhängigkeiten zwischen den Aufträgen resultierende Relation <A irreflexiv ist. Weiterhin muss für ein ausführbares System von Pfaden geklärt werden, wie ein konkreter Ausführungsplan aussieht. Zu diesem Zweck wird eine weitere Relation < auf den Pfaden eingeführt. Falls < auf ihnen irreflexiv ist, so kann man eine Totalordnung auf ihnen erzeugen und erhält somit einen Ausführungsplan. Anderenfalls existieren Zyklen von Pfaden bezüglich der Relation <. In der Arbeit wird weiterhin untersucht, wie man diese isoliert und auf einem transformierten Pfadsystem eine Totalordnung und damit einen Ausführungsplan erstellt. Die Größe der Zyklen von Pfaden bezüglich < ist der wichtigste Parameter für die Anzahl der Ressourcen, die für die Ausführung eines Systems benötigt werden. Deshalb wird in der Arbeit ebenfalls ausführlich untersucht, ob und wie man Zyklen anordnen kann, um die Ressourcenzahl zu verkleinern und somit den Ressourcenaufwand zu optimieren. Dabei werden zwei Ideen verfolgt: Erstens kann eine Bibliothek erstellt werden, in der generische Zyklen zusammen mit ihren Optimierungen vorliegen. Die zweite Idee greift, wenn in der Bibliothek keine passenden Einträge gefunden werden können: Hier erfolgt eine zufällige oder auf einer Heuristik basierende Anordnung mit dem Ziel, den Ressourcenaufwand zu optimieren. Basierend auf den theoretischen Betrachtungen werden Algorithmen entwickelt und es werden Zeitschranken für ihre Ausführung angegeben. Da auch die Ausführungszeit eines Pfadsystems wichtig ist, werden zwei Rekursionen angegeben und untersucht. Diese schätzen die Gesamtausführungszeit unter der Bedingung ab, dass keine Störungen an den Ressourcen auftreten können. Die Verteilung der Pfade auf Ressourcen wird im zweiten Teil der Arbeit untersucht. Zunächst wird ein künstliches Hormonsystems (KHS) vorgestellt, welches eine Verteilung unter Berücksichtigung der Eigenschaften des Organic Computing leistet. Es werden zwei Alternativen untersucht: Im ersten Ansatz, dem einstufigen KHS, werden die Pfade eines Systems direkt durch das KHS auf die Ressourcen zu Ausführung verteilt. Zusätzlich werden Mechanismen zur Begrenzung der Übernahmehäufigkeit der Pfade auf den Ressourcen und ein Terminierungs-mechanismus entwickelt. Im zweiten Ansatz, dem zweistufigen KHS, werden durch das KHS zunächst Ressourcen exklusiv für Klassen von Pfaden reserviert. Dann werden die Pfade des Systems auf genau den reservierten Ressourcen vergeben, so dass eine Ausführung ohne Wechselwirkung zwischen Pfaden verschiedener Klassen ermöglicht wird. Auch hierfür werden Methoden zur Beschränkung der Übernahmehäufigkeiten und Terminierung geschaffen. Für die Verteilung und Terminierung von Pfaden durch das einstufige oder zweistufige KHS können Zeitschranken angegeben werden, so dass auch harte Echtzeitschranken eingehalten werden können. Zum Schluss werden beide Ansätze mit verschiedenen Benchmarks evaluiert und ihre Leistungsfähigkeit demonstriert. Es zeigt sich, dass der erste Ansatz für einen Nutzer einfacher zu handhaben ist, da die benötigten Parameter sehr leicht berechnet werden können. Der zweite Ansatz ist sehr gut geeignet, wenn eine geringe Anzahl von Ressourcen vorhanden ist und die Pfade verschiedener Klassen möglichst unabhängig voneinander laufen sollen. Fazit: Durch die in dieser Arbeit gewonnenen Erkenntnisse ist jetzt möglich, mit echtzeitfähigen Algorithmen die Ausführbarkeit von zeitlich abhängigen Tasks zu untersuchen und den Ressourcenaufwand für ihre Ausführung zu optimieren. Weiterhin werden zwei verschiedene Ansätze eines künstlichen Hormonsystems zur Allokation solcher Tasks in einem verteilten System bereit gestellt, die ihre Stärken unter jeweils verschiedenen Randbedingungen voll entfalten und somit ein breites Anwendungsfeld abdecken. Für den Rechenzeitaufwand beider Ansätze können Schranken angegeben werden, was sie für den Einsatz in Echtzeitsystemen qualifiziert.
Detectors of modern high-energy physics experiments generate huge data rates during operation. The efficient read-out of this data from the front-end electronics is a sophisticated task, the main challenges, however, may vary from experiment to experiment. The Compressed Baryonic Matter (CBM) experiment that is currently under construction at the Facility for Antiproton and Ion Research (FAIR) in Darmstadt/Germany foresees a novel approach for data acquisition.
Unlike previous comparable experiments that organize data read-out based on global, hierarchical trigger decisions, CBM is based on free-running and self-triggered front-end electronics. Data is pushed to the next stage of the read-out chain rather than pulled from the buffers of the previous stage. This new paradigm requires a completely new development of read-out electronics.
As one part of this thesis, a firmware for a read-out controller to interface such a free-running and self-triggered front-end ASIC, the GET4 chip, was implemented. The firmware in question was developed to run on a Field Programmable Gate Array (FPGA). An FPGA is an integrated circuit whose behavior can be reconfigured "in the field" which offers a lot of flexibility, bugs can be fixed and also completely new features can be added, even after the hardware has already been installed. Due to these general advantages, the usage of FPGAs is desired for the final experiment. However, there is also a drawback to the usage of FPGAs. The only affordable FPGAs today are based on either SRAM or Flash technology and both cannot easily be operated in a radiation environment.
SRAM-based devices suffer severely from Single Event Upsets (SEUs) and Flash-based FPGAs deteriorate too fast from Total Ionizing Dose (TID) effects.
Several radiation mitigation techniques exist for SRAM-based FPGAs, but careful evaluation for each use case is required. For CBM it is not clear if the higher resource consumption of added redundancy, that more or less directly translates in to additional cost, outweighs the advantaged of using FPGAs. In addition, it is even not clear if radiation mitigation techniques (e.g. scrubbing) that were already successfully put into operation in space applications also work as efficiently at the much higher particle rates expected at CBM.
In this thesis, existing radiation mitigation techniques have been analyzed and eligible techniques have been implemented for the above-mentioned read-out controller. To minimize additional costs, redundancy was only implemented for selected parts of the design.
Finally, the radiation mitigated read-out controller was tested by mounting the device directly into a particle beam at Forschungszentrum Jülich. The tests show that the radiation mitigation effect of the implemented techniques remains sound, even at a very high particle flux and with only part of the design protected by costly redundancy.
The promising results of the in-beam tests suggest to use FPGAs in the read-out chain of the CBM-ToF detector.
Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.
Die allgemein steigende Komplexität technischer Systeme macht sich auch in eingebetteten Systemen bemerkbar. Außerdem schrumpfen die Strukturgrößen der eingesetzten Komponenten, was wiederum die Auftrittswahrscheinlichkeit verschiedener Effekte erhöht, die zu Fehlern und Ausfällen dieser Komponenten und damit der Gesamtsysteme führen können. Da in vielen Anwendungsbereichen ferner Sicherheitsanforderungen eingehalten werden müssen, sind zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit flexible Redundanzkonzepte nötig.
Ein Forschungsgebiet, das sich mit Methoden zur Beherrschung der Systemkomplexität befasst, ist das Organic Computing. In dessen Rahmen werden Konzepte erforscht, um in natürlichen Systemen beobachtbare Eigenschaften und Organisationsprinzipien auf technische Systeme zu übertragen. Hierbei sind insbesondere sogenannte Selbst-X-Eigenschaften wie Selbstorganisation, -konfiguration und -heilung von Bedeutung.
Eine konkrete Ausprägung dieses Forschungszweigs ist das künstliche Hormonsystem (artificial hormone system, AHS). Hierbei handelt es sich um eine Middleware für verteilte Systeme, welche es ermöglicht, die Tasks des Systems selbstständig auf seine Prozessorelemente (PEs) zu verteilen und insbesondere Ausfälle einzelner Tasks oder ganzer PEs automatisch zu kompensieren, indem die betroffenen Tasks auf andere PEs migriert werden. Hierbei existiert keine zentrale Instanz, welche die Taskverteilung steuert und somit einen Single-Point-of-Failure darstellen könnte. Entsprechend kann das AHS aufgrund seiner automatischen (Re)konfiguration der Tasks als selbstkonfigurierend und selbstheilend bezeichnet werden, was insbesondere die Zuverlässigkeit des realisierten Systems erhöht. Die Dauer der Selbstkonfiguration und Selbstheilung unterliegt zudem harten Zeitschranken, was den Einsatz des AHS auch in Echtzeitsystemen erlaubt.
Das AHS nimmt jedoch an, dass alle Tasks gleichwertig sind, zudem werden alle Tasks beim Systemstart in einer zufälligen Reihenfolge auf die einzelnen PEs verteilt. Häufig sind die in einem System auszuführenden Tasks jedoch für das Gesamtsystem von unterschiedlicher Wichtigkeit oder müssen gar in einer bestimmten Reihenfolge gestartet werden.
Um den genannten Eigenschaften Rechnung zu tragen, liefert diese Dissertation gegenüber dem aktuellen Stand der Forschung folgende Beiträge:
Zunächst werden die bisher bekannten Zeitschranken des AHS genauer betrachtet und verfeinert.
Anschließend wird das AHS durch die Einführung von Zuteilungsprioritäten erweitert: Mithilfe dieser Prioritäten kann eine Reihenfolge definiert werden, in welcher die Tasks beim Start des Systems auf die PEs verteilt beziehungsweise in welcher betroffene Tasks nach einem Ausfall auf andere PEs migriert werden.
Die Zeitschranken dieser AHS-Erweiterung werden im Detail analysiert.
Durch die Priorisierung von Tasks ist es möglich, implizit Teilmengen von Tasks zu definieren, die ausgeführt werden sollen, falls die Rechenkapazitäten des Systems nach einer bestimmten Anzahl von PE-Ausfällen nicht mehr ausreichen, um alle Tasks auszuführen: Die im Rahmen dieser Dissertation entwickelten Erweiterungen erlauben es in solchen Überlastsituationen, das System automatisch und kontrolliert zu degradieren, sodass die wichtigsten Systemfunktionalitäten lauffähig bleiben.
Überlastsituationen werden daher im Detail betrachtet und analysiert. In solchen müssen gegebenenfalls Tasks niedriger Priorität gestoppt werden, um auf den funktionsfähig verbleibenden PEs hinreichend viel Rechenkapazität zu schaffen, um Tasks höherer Priorität ausführen zu können und das System so in einen wohldefinierten Zustand zu überführen. Die Entscheidung, in welcher Reihenfolge hierbei Tasks gestoppt werden, wird von einer Task-Dropping-Strategie getroffen, die entsprechend einen großen Einfluss auf die Dauer einer solchen Selbstheilung nimmt.
Es werden zwei verschiedene Task-Dropping-Strategien entwickelt und im Detail analysiert: die naive Task-Dropping-Strategie, welche alle niedrigprioren Tasks auf einmal stoppt, sowie das Eager Task Dropping, das in mehreren Phasen jeweils höchstens eine Task pro PE stoppt. Im Vergleich zeigt sich, dass von letzterem fast immer weniger Tasks gestoppt werden als von der naiven Strategie, was einen deutlich schnelleren Abschluss der Selbstheilung ermöglicht. Lediglich in wenigen Sonderfällen ist die naive Strategie überlegen.
Es wird detailliert gezeigt, dass die entwickelte AHS-Erweiterung auch in Überlastsituationen die Einhaltung bestimmter harter Zeitschranken garantieren kann, was den Einsatz des erweiterten AHS in Echtzeitsystemen erlaubt.
Alle theoretisch hergeleiteten Zeitschranken werden durch umfassende Evaluationen vollumfänglich bestätigt.
Abschließend wird das erweiterte, prioritätsbasierten AHS mit verschiedenen verwandten Konzepten verglichen, um dessen Vorteile gegenüber dem Stand der Forschung herauszuarbeiten sowie zukünftige vertiefende Forschung zu motivieren.
A central concern in genetics is to identify mechanisms of transcriptional regulation. The aim is to unravel the mapping between the DNA sequence and gene expression. However, it turned out that this is extremely complex. Gene regulation is highly cell type-specific and even moderate changes in gene ex- pression can have functional consequences.
Important contributors to gene regulation are transcription factors (TFs), that are able to directly interact with the DNA. Often, a first step in understanding the effect of a TF on the gene’s regulation is to identify the genomic regions a TF binds to. Therefore, one needs to be aware of the TF’s binding preferences, which are commonly summarized in TF binding motifs. Although for many TFs the binding motif is experimentally validated, there is still a large number of TFs where no binding motif is known. There exist many tools that link TF binding motifs to TFs. We developed the method Massif that improves the performance of such tools by incorporating a domain score that uses the DNA binding domain of the studied TF as additional information.
TF binding sites are often enriched in regulatory elements (REMs) such as promoters or enhancers, where the latter can be located megabases away from its target gene. However, to understand the regulation of a gene it is crucial to know where the REMs of a gene are located. We introduced the EpiRegio webserver that holds REMs associated to target genes predicted across many cell types and tissues using STITCHIT, a previously established method. Our publicly available webserver enables to query for REMs associated to genes (gene query) and REMs overlapping genomic regions (region query). We illus- trated the usefulness of EpiRegio by pointing to a TF that occurs enriched in the REMs of differential expressed genes in circPLOD2 depleted pericytes. Further, we highlighted genes, which are affected by CRISPR-Cas induced mutations in non-coding genomic regions using EpiRegio’s region query. Non-coding genetic variants within REMs may alter gene expression by modifying TF binding sites, which can lead to various kinds of traits or diseases. To understand the underlying molecular mechanisms, one aims to evaluate the effect of such genetic variations on TF binding sites. We developed an accurate and fast statistical approach, that can assess whether a single nucleotide polymorphism (SNP) is regulatory. Further, we combined this approach with epigenetic data and additional analyses in our Sneep workflow. For instance, it enables to identify TFs whose binding preferences are affected by the analyzed SNPs, which is illustrated on eQTL datasets for different cell types. Additionally, we used our Sneep workflow to highlight cardiovascular disease genes using regulatory SNPs and REM-gene interactions.
Overall, the described results allow a better understanding of REM-gene interactions and their interplay with TFs on gene regulation.
The behaviour of electronic circuits is influenced by ageing effects. Modelling the behaviour of circuits is a standard approach for the design of faster, smaller, more reliable and more robust systems. In this thesis, we propose a formalization of robustness that is derived from a failure model, which is based purely on the behavioural specification of a system. For a given specification, simulation can reveal if a system does not comply with a specification, and thus provide a failure model. Ageing usually works against the specified properties, and ageing models can be incorporated to quantify the impact on specification violations, failures and robustness. We study ageing effects in the context of analogue circuits. Here, models must factor in infinitely many circuit states. Ageing effects have a cause and an impact that require models. On both these ends, the circuit state is highly relevant, an must be factored in. For example, static empirical models for ageing effects are not valid in many cases, because the assumed operating states do not agree with the circuit simulation results. This thesis identifies essential properties of ageing effects and we argue that they need to be taken into account for modelling the interrelation of cause and impact. These properties include frequency dependence, monotonicity, memory and relaxation mechanisms as well as control by arbitrary shaped stress levels. Starting from decay processes, we define a class of ageing models that fits these requirements well while remaining arithmetically accessible by means of a simple structure.
Modeling ageing effects in semiconductor circuits becomes more relevant with higher integration and smaller structure sizes. With respect to miniaturization, digital systems are ahead of analogue systems, and similarly ageing models predominantly focus on digital applications. In the digital domain, the signal levels are either on or off or switching in between. Given an ageing model as a physical effect bound to signal levels, ageing models for components and whole systems can be inferred by means of average operation modes and cycle counts. Functional and faithful ageing effect models for analogue components often require a more fine-grained characterization for physical processes. Here, signal levels can take arbitrary values, to begin with. Such fine-grained, physically inspired ageing models do not scale for larger applications and are hard to simulate in reasonable time. To close the gap between physical processes and system level ageing simulation, we propose a data based modelling strategy, according to which measurement data is turned into ageing models for analogue applications. Ageing data is a set of pairs of stress patterns and the corresponding parameter deviations. Assuming additional properties, such as monotonicity or frequency independence, learning algorithm can find a complete model that is consistent with the data set. These ageing effect models decompose into a controlling stress level, an ageing process, and a parameter that depends on the state of this process. Using this representation, we are able to embed a wide range of ageing effects into behavioural models for circuit components. Based on the developed modelling techniques, we introduce a novel model for the BTI effect, an ageing effect that permits relaxation. In the following, a transistor level ageing model for BTI that targets analogue circuits is proposed. Similarly, we demonstrate how ageing data from analogue transistor level circuit models lift to purely behavioural block models. With this, we are the first to present a data based hierarchical ageing modeling scheme. An ageing simulator for circuits or system level models computes long term transients, solutions of a differential equation. Long term transients are often close to quasi-periodic, in some sense repetitive. If the evaluation of ageing models under quasi-periodic conditions can be done efficiently, long term simulation becomes practical. We describe an adaptive two-time simulation algorithm that basically skips periods during simulation, advancing faster on a second time axis. The bottleneck of two-time simulation is the extrapolation through skipped frames. This involves both the evaluation of the ageing models and the consistency of the boundary conditions. We propose a simulator that computes long term transients exploiting the structure of the proposed ageing models. These models permit extrapolation of the ageing state by means of a locally equivalent stress, a sort of average stress level. This level can be computed efficiently and also gives rise to a dynamic step control mechanism. Ageing simulation has a wide range of applications. This thesis vastly improves the applicability of ageing simulation for analogue circuits in terms of modelling and efficiency. An ageing effect model that is a part of a circuit component model accounts for parametric drift that is directly related to the operation mode. For example asymmetric load on a comparator or power-stage may lead to offset drift, which is not an empiric effect. Monitor circuits can report such effects during operation, when they become significant. Simulating the behaviour of these monitors is important during their development. Ageing effects can be compensated using redundant parts, and annealing can revert broken components to functional. We show that such mechanisms can be simulated in place using our models and algorithms. The aim of automatized circuit synthesis is to create a circuit that implements a specification for a certain use case. Ageing simulation can identify candidates that are more reliable. Efficient ageing simulation allows to factor in various operation modes and helps refining the selection. Using long term ageing simulation, we have analysed the fitness of a set of synthesized operational amplifiers with similar properties concerning various use cases. This procedure enables the selection of the most ageing resilient implementation automatically.
Hierarchical self-organizing systems for task-allocation in large scaled distributed architectures
(2019)
This thesis deals with the subject of autonomous, decentralized task allocation in a large scaled multi-core network. The self-organization of such interconnected systems becomes more and more important for upcoming developments. It is to be expected that the complexity of those systems becomes hardly manageable to human users. Self-organization is part of a research field of the Organic Computing initiative, which aims to find solutions for technical systems by imitating natural systems and their processes. Within this initiative, a system for task allocation in a small scaled multi-core network was already developed, researched and published. The system is called the Artificial Hormone System (AHS), since it is inspired by the endocrine system of mammals. The AHS produces a high amount of communication load in case the multi-core network is of a bigger scale.
The contribution of this thesis is two new approaches, both based on the AHS in order to cope with large scaled architectures. The major idea of those two approaches is to introduce a hierarchy into the AHS in order to reduce the produced communication load. The first and more detailed researched approach is called the Hierarchical Artificial Hormone System (HAHS), which orders the processing elements in clusters and builds an additional communication layer between them. The second approach is the Recursive Artificial Hormone System (RAHS), which also clusters the system’s processing elements and orders the clusters into a topological tree structure for communication.
Both approaches will be explained in this thesis by their principle structure as well as some optional methods. Furthermore, this thesis presents estimations for the worst case timing behavior and the worst-case communication load of the HAHS and RAHS. At last, the evaluation results of both approaches, especially in comparison to the AHS, will be shown and discussed.
This work describes development of a comprehensive methodology for analyzing vibro-acoustic and wear mechanisms in transmission systems. The thesis addresses certain gaps present in the fields of structure dynamics and abrasion mechanism and opens new areas for further research.
The paper attempts to understand new and relatively unexplored challenges like influences of wear on the dynamics of drive train. It also focuses on developing new techniques for analyzing the vibration and acoustic behavior of the drive unit structures and surrounding fluids respectively.
The developed methodology meets the requirements of both the complete system and component level modeling by using specially identified combination of different simulation techniques. Based on the created template model, a three-stage spur plus helical gearbox is constructed and simulated as an application example. In addition to the internal mechanical excitation mechanisms, the transmission model also includes the rotational and translational dynamics of the gears, shafts and bearings. It is followed by illustration of wear among the rotating components.
Different kinds of static and dynamic analyses are performed and coupled at various levels depending on the mechanical complexities involved. Furthermore, the structure dynamic vibration of the housing and the associated sound particle radiations are mapped into the surrounding fluid. Additionally, the approach for selection of the potential parameters for optimization is depicted. Final part focuses on the measurements of different system states used for validation of the model. In the end, results obtained from both simulations and experiments are analyzed and assessed for there respective performances.
The constantly increasing memory density and performance of recent Field Programmable Gate Arrays (FPGA) has boosted a usage in many technical applications such as particle accelerators, automotive industry as well as defense and space. Some of these fields of interest are characterized by the presence of ionizing radiation as caused by natural decay or artificial excitation processes. Unfortunately, this type of radiation affects various digital circuits, including transistors forming Static Random Access Memory (SRAM) storage cells that constitute the technology node for high performance FPGAs. Various digital misbehavior in temporal or permanent manner as well as physical destruction of transistors are the consequence. Therefore, the mitigation of such effects becomes an essential design rule when using SRAM FPGAs in ionizing radiation environments. Tolerance against soft errors can be handled across various layers of modern FPGA design, starting with the most basic silicon manufacturing process, towards configuration, firmware, and system design, until finally ending up with application and software engineering. But only a highly optimized, joint concept of system-wide fault tolerance provides sufficient resilience against ionizing radiation effects without losing too much valuable device resources to the safety approach. This concept is introduced, analyzed, improved and validated in the present work. It includes, but is not limited to, static configuration scrubbing, various firmware redundancy approaches, dynamic memory conservation as well as state machine protection. Guidelines are given to improve manual design practices concerning fault tolerance and tools are shown to reduce necessary efforts. Finally, the SysCore development platform has been maintained to support the recommended design methods and act as Device Under Test (DUT) for all particle irradiation experiments that prove the efficiency of the proposed concept of system-wide fault tolerance for SRAM FPGAs in ionizing radiation environments.