标准互连线性能参数的测试结构设计与实现

标准互连线性能参数SIPPs是衡量ULSI后段制程效能的标准方法。结合纳米工艺后段制程的特点,根据各参数对不同测试结构敏感度的差异,设计了平行板电容、层跃平行板电容、叉指型电容、叉指型通孔链电阻等提取各参数的无源测试结构。结合版图层信息文件和测试结构输入文件,采用高阶Perl语言将其自动实现为CIF格式版图文件;经Cadence版图软件转换成晶圆厂广泛采用的GDSII格式文件并通过电学连接检查,极大地提高了测试结构设计和实现的效率。

基于SIPp的SIP协议性能测试研究与应用

SIP协议凭借其简单、易于扩展、便于实现等诸多优点越来越得到业界的认可,逐步成为下一代网络演进的重要协议。支持SIP协议的服务器和终端产品也相继推出。在产品开发中,合适的测试工具可以有效降低开发成本,保证产品性能。针对SIP产品开发中的测试需求,提出了使用SIPp协议测试软件进行性能测试的方法。遵循GPL许可开放源代码的SIPp能够通过预先设计的呼叫流程完成对中间设备的测试。

基于Python和SIPp的自动化压力测试系统设计和实现

首先，分析了现有测试系统的不足，之后，介绍了软件组成和运行环境说明，最后，设计了基于Python和SIPp的自动化压力测试系统，并给出了相关代码。新的测试系统克服了现有测试系统的不足，极大地提高了测试效率，节约了测试成本。

基于Python语言实现自动化压力测试系统的设计研究

随着科技发展现代的网络通信设备在组成上变得越来越复杂,且工作量较大,要在较短的时间内完成测试工作,给测试系统带来了巨大的压力。Python一种开源通用的计算机编程语言,能够使语法开发时间大幅缩短,而且是语法易读简洁,能够更好地开展维护工作,扩展模块也非常的丰富,使其便捷性和扩展性大幅提高。

复合材料层在故障压力管道修复中的应用

在压力管和非压力管中,利用原位喷涂法(SIPP)的修复技术已经取得了重大进展。对于压力管道,SIPP技术当前已被开发应用于非结构和半结构型衬里。本文将描述用于压力管道的全结构SIPP技术的开发,包括但不限于满足NSF 61标准要求的饮用水管道。SIPP技术具有当日修复故障、修复过程简单、减少环境污染、经济、市场多功能性以及社区影响最小化等优点。相反,在现有工艺下,传统的SIPP衬里技术在压力管道中无法产生结构独立的衬里;传统的SIPP衬里材料的抗蠕变能力较弱;在管道失效过程中,主管道与衬里之间的粘着力会导致衬里断裂;热固性材料的径向和纵向收缩都会在衬里和管道之间形成环形空间,当流体渗透到衬里时,这种环形空间将大大影响管道的过流能力。本研究将详细说明如何使用封闭多孔弹性物质、螺旋缠绕碳纤维长丝和高抗拉强度刚性聚合物来形成复合衬里。本文将解释该衬里如何解决主管道穿孔、裂缝、不连续等问题,从而提供足够的径向强度和纵向抗弯曲能力。

新一代的原位喷涂法修复技术

原位喷涂法(SIPP)当前都是作为结构复合作用衬里使用,Sipp 科技公司开发了三层结构的原位喷涂衬里SippSteel 系统,由刚性层、长丝纤维层、柔性层组成,融合多项技术可以实现全自动化喷涂,经过大量室内实验和验证,它可以直接作为结构独立型衬里使用,问世以来得到了多方的关注。

SIPP对小学生学习动机的促进及教师应对的策略

随着社会的发展,英语作为国际社会的语言和商务语言的重要性日益突出,在此背景下,越来越多的人意识到英语学习的重要性,并越来越重视学校的英语教育,尤其是中小学英语教育。小学生处于知识学习、能力培养和品德发展的关键期,是整体身心发展的重要阶段,因此,加强小学英语教学就显得尤为重要。本文作者在广泛借鉴国内外先进教学方法的基础上,结合中学英语教学的实际情况,提出将SIPP应用到小学英语课堂教学的观点,旨在提高小学英语教学的趣味性和实用性,激发中学生学习的积极性和主动性,以促进学生的全面发展和实现为社会服务的目标。本论文基于对小学生的学习动机和教师教学以及学生学习的现状进行分析,并通过实际案例研究探讨积极应对得出结论。

一种面向地下管网环境的多机器人路径规划算法

多台机器人在地下管网执行任务时由于各通道只能允许一台机器人通过,可能因此出现大量的终点封堵和位置互锁问题,目前的路径规划算法无法有效解决此类问题。对此,本文提出一个具有中间点的动态优先级SIPP(安全间隔路径规划)算法,命名为DPiSIPP。首先引入确定性重新调度方法,使遭遇终点封堵问题的机器人能得到优先规划从而解除封堵。然后,对出现位置互锁问题的机器人添加一个中间点进行分段规划,以此直接解除互锁关系或将位置互锁问题转化为终点封堵问题来解决。实验结果表明,在地下管网场景下,DPiSIPP算法的求解成功率相较于Anytime SIPP算法、WSIPPd(具有重复状态的加权SIPP)算法和增强型CBS(基于冲突的搜索)算法最高分别可提升30%、30%和10%左右,这说明本文算法在求解能力上明显优于上述算法。