Rețea neuronală artificială pentru evaluarea nivelului radiației cosmice utilizând circuite FPGA

Abstract

Radiația cosmică are o influență semnificativă asupra bunei funcționări ale echipamentelor

electronice, în special cele de pe navele satelitare. Această influență duce la apariția diferitor efecte ce pot pune în dificultate realizarea misiunilor sau, în general, defectarea materialelor din care este construit echipamentul. Compoziția radiației cosmice diferă odată cu creșterea altitudinii, însă această diferență nicidecum nu permite eliminarea sau minimizarea apariției efectelor, ci din contra, numărul acestora crește. Cunoașterea numărului de efecte și erori, și, inclusiv, gravitatea influenței acestora asupra bunei funcționări ale echipamentului este un aspect important în procesul de proiectare și implementare al acestuia, fiindcă metodele de detecție și de atenuare al acestora depind în proporție directă de cât de grav acestea pot dăuna echipamentul. Astfel, scopul de bază al tezei de master este proiectarea și implementarea unei rețele neuronale artificiale ce ar permite evaluarea nivelului de radiație cosmică pe circuite FPGA. Memoriul explicativ conține: introducere, 3 capitole, concluzii, bibliografie cu 83 de titluri, 56 de figuri, 6 tabele și 8 anexe. În primul capitolul este efectuată o analiză a noțiunilor de bază despre radiația cosmică și influența acesteia asupra echipamentelor electronice, în speciale ale celor de pe nanosateliți. De asemenea sunt analizate diverse metode și mijloace de măsurare al nivelului radiației, inclusiv fiind atrasă o atenție majoră și asupra metodelor de protecție contra radiației cosmice în cadrul nanosateliților. La fel este oferită și descrierea diverselor metode de rezolvare al diferitor probleme. În cadrul celui de-al doilea capitol este prezentată descrierea subsistemelor modulului senzorului de radiație cosmică bazat pe FPGA realizat în cadrul proiectului bilateral dintre Universitatea Tehnică a Moldovei și Universitatea „Transilvania” din Brașov. Totodată este prezentată și descrierea instrumentelor utilizate pentru proiectarea, antrenarea și implementarea modelului rețelei neuronale artificiale în cadrul circuitelor reconfigurabile. În cel de-al treilea capitol sunt prezentați pașii realizați pentru îndeplinirea scopului de bază, și anume stabilirea setului de date utilizat pentru antrenarea rețelei neuronale artificiale, determinarea prin cale experimentală al arhitecturii rețelei neuronale ce oferă cea mai bună performanță, antrenarea rețelei, urmat de convertirea modelului matematic obținut în urma antrenării în cod VHDL și compararea rezultatelor cu modelul matematic al relației fluxului de particule pentru stabilirea modelului optimal.

Cosmic radiation has a significant influence on the proper functioning of electronic equipment, especially those on satellite ships. This influence leads to the appearance of various effects that can make it difficult to carry out missions or, in general, to the failure of the materials from which the equipment is built. The composition of cosmic radiation differs with increasing altitude, but the difference in no way allows the elimination of minimization of the appearance of effectx, but on the contrary, their number increases. Knowing the number of effects and errors, and, including, the severity of their influence on the proper functioning of the equipment is an important aspect in the process of its design and implementation, because the methods of their detection and attenuation depend in direct proportion to how seriously they can damage the equipment. Thus, the basic purpose of this master’s thesis is the design and implementation of an artificial neural network that would allow the assessment of the level of cosmic radiation on FPGA circuits. The explanatory memorandum contains: introduction, 3 chapters, conclusions, bibliography with 83 titles, 56 figures, 6 tables and 8 annexes. The first chapter provides an analysis of the basic notions of cosmic radiation and its influence on electronic equipment, especially on nanosatellites. Various methods and means of measuring radiation levels are also analyzed, including major attention being paid to methods of protection against cosmic radiation within nanosatellites. A description of various methods for solving various problems is also provided. The second chapter presents a description of the subsystems of the FPGA-based cosmic radiation sensor module developed within the bilateral project between Technical University of Moldova and the “Transilvania” University of Brașov. It also presents a description of the tools used for the design, training and implementation of the artificial neural network model within the reconfigurable circuits. The third chapter presents the steps taken to achieve tha basic goal, namely establishing the data set used to train the artificial neural network, experimentally determining the neural network architecture that provides the best performance, training the network, followed by converting the mathematical model obtained from training into VHDL code and comparing the results wih the mathematical model of the particle flow relationship to establish the most optimal model.