ロバスト設計へのSaberの適用 

Saberは、「ロバスト設計(信頼性の高い高度な設計)」の実現を加速します 

概要
ロバスト設計とは目標とされる信頼性を確保することにフォーカスした、既に実証済みの開発理念です。この意欲的な目標に近付くには、ロバスト設計の原則を開発サイクルの早い段階から統合化を掌る要素として適用する必要があります。その目的は、性能に悪影響を及ぼしかねない要因を先に摘み取って最終製品をこれらの要因から無事に切り抜けられるようにしておくことです。ロバスト設計では、設計工程の中で、信号、応答、ノイズ、制御の4つの要因を考慮しておくことが求められます。

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Robust Desing

ノイズはシステムの応答を仕様から乖離させてしまう阻害要因です。ノイズ要因は、製造較差、経年劣化、使用パターン、環境条件など、設計者のコントロールが及ばなくなりがちです。ノイズ要因を同定し、定量化することによって、どの影響が補償されるべきかを正確に選定することが出来るようにしなければなりません。制御因子を使用することによって、システムをノミナルの性能から大きく乖離させてしまいかねないノイズ要因の影響を相殺します。

成否がかかった要のノイズ要因が同定され、対応する制御因子が選定されたなら、ロバスト設計フローを用いてある設計を行い、さらに、その設計をロバストフローを用いて解析することによって、システムの信頼性が問題ないことを確認します。ロバスト設計フローの目的は、可能な限りのシステム信頼性と最も順当なコストを確保しつつ、性能要件をも満たすということです。

ロバスト設計フロー
信頼性向上のためにロバスト設計の原則を用いることにより、設計技術のばらつき、構成部品のパラメータばらつき、製造工程ばらつき、動作条件のばらつきによって影響されてしまわないように、システムの性能のこれらへの耐性を強化することができます。ロバスト設計フロー上では、こうしたばらつきはシステム性能に影響するノイズ要因として取り扱われることなります。各ばらつきを制御する方法としては、高精度定格値をもつ部品を選択すればすむような単純な場合もあれば、新しい制御アルゴリズムの導入のように大掛かりになる場合もあります。ばらつきとこれを制御する方法との可能な組み合わせのマトリックスは非常に複合的なので、従来の設計-プロトタイプ-テストというフローを用いることは実際的でとは言えません。設計者は設計活動の中心をバーチャルワールドに移さなくてはなりません。そこでは、高性能シミュレーション・ツール群がロバスト設計手法を用いて、システムの設計と検証を隈なくサポートします。ロバスト設計手法の概要を下図に示します。

ロバスト設計ツールの要件
有効で効率的なロバスト設計プロセスを導入するには、いくつかの独特の機能を備えたシミュレーション・ツールが必要です。ツールに必要とされるはずせない要件は、シミュレーションのサポート、モデル・ライブラリのサポート、モデリング言語のサポート、および先端のデータ解析機能です。シミュレータは、その一つのシミュレータの中に、ロバスト設計プロセス上のすべての工程に対して、各工程ごとにそれ向けの特別な組み込み機能を具備していることが必須要件です。

  • シミュレータ
    • 取り扱う計算システムが、堅牢であること。時定数に10桁を超える開きがある事象の取り扱いが可能
    • ICのIOバッファ、パワー・エレクトロニクス、磁力、水力、熱
    • DSP、ECU、D/AおよびA/D
  • モデル、モデリング・ツール、言語
    • コンポーネントモデル、汎用部品モデル、産業界モデル(VDAモデルなど)、(サプライチェーンからの)カスタムモデル
    • 状態遷移図ツール、キャラクタライズツール、多次元TLU(テーブル・ルック・アップ)ツール
    • MAST、VHDL-AMS、Spice
  • 解析と解析結果の管理
    • 感度解析、統計解析、応力解析、故障解析、ワーストケース解析
    • グリッドコンピューティング
    • 測定、計算、データ解析

    Robust Desing

    Saberの優位性
    • 全ロバスト設計解析手法の効率的な 導入
    • 30,000以上のモデルによって支えられた高速仮想システム設計
    • 演算リソースを多く使用する統計解析をグリッドコンピューティングで実行
    • モデル・キャラクタライズ・ツールを利用した高精度モデル作成
    • モデル言語標準のVHDL-AMSとMASTによりモデルの可搬性が向上
    • モデルの暗号化による知的財産の保護