瓦根豪森(德语:)是瓦根豪森德国莱茵兰-普法尔茨州的一个市镇。总面积1.80平方公里,瓦根豪森其中男性29人,瓦根豪森 参见 莱茵兰-普法尔茨州市镇列表 参考 莱茵兰-普法尔茨州市镇瓦根豪森女性32人(2011年12月31日),瓦根豪森总人口61人,瓦根豪森
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在介绍周长潜能之前,咱们先来简单介绍一下潜能系统。潜龙系统说白了就是相当于给球员某一项进行加强,我们可以让一个球员综合水平变得均衡,也就是用潜能弥补他的短板,也可以用潜能让一个球员的某一项水平突出,用潜能来扩大他的长处。而且潜能也并不是能白白获得的,是需要通过大量的资源才能刷够一个球员的潜能,所以我们在游戏的前期一定要节约潜能资源,不能随便的去刷潜能。
所以如何去根据球员的属性刷他的潜能,在游戏前期是至关重要的。像周长这种后卫球员,他的特点就是位移多速度快可以通过自身优势为团队拿下大量的分数,也能起到一个辅助效果,三分的命中率高,我们就需要综合以上这几点来为他选择合适的潜能。
在红色潜能方面,周长更适合增加运球属性和三分属性的自走炮台,这事很多,搬家可能要问,周长作为一个主力的三分球员,他的技能和属性也是更偏向于强有力的命中,为什么不选择属性更加暴力的火力覆盖呢?其实这也是许多玩家在满洲长时的一个误区,因为火力覆盖的属性看似暴力,能为周长提供稳定程度和传球能力,但是其实对于周长这类需要灵活运球的球员来说,运球能力才是它的关键,所以红色潜能佩戴自由炮台的收益是要大于佩戴火力覆盖的。
周长的绿色潜能则推荐佩戴乾坤挪移,这个潜能的选择其实没什么好说的,因为周长作为一个需要持续控球,拿球的球员,他的抢断能力一定是不能弱的,如果弱的话,那在团队对抗当中将会很被动。这个潜能也增加了他一点跑动能力,可以让周长在转场能力和移动能力都得到增强。
周长的蓝色潜能推荐佩戴后发制人。这个潜能会进一步的提升,周长的三分能力同时也弥补了,因为红色潜能不带火力覆盖,而缺少的一点稳定属性,同时后发之人也可以为周长增加他的中分能力,虽然周长不以中分著名,但中分作为一个篮球球员的基本功,周长这里也是必不可少的。
佩戴上述潜能,不仅可以将周长的属性发挥到最大化,同时也能弥补他的一些短板。在目前版本来说,这些也是最适合周长的潜能了。
好了,小编在本篇文章对全明星街球派对周长潜能展开了分析,其实在目前版本来说,周长他的单人作战能力和控场得分能力,是几乎罕逢敌手的,是非常推荐大家把他当做主力球员培养。
尤其是在当下的梦剧场而言,势头迅猛且持续性不错,卡里克的带队捏合能力的确是十分出色。看得出来他和他的队员们什么都没有过多考虑,而只是专注于眼下的每一场比赛。然而梦总会醒来,随着赛季的临近进结束,卡里克能否一纸正式转正合约是一个大问题,因为他的履历不符合拉特克利夫的硬性要求。
同时,卡塞米罗的离开已成定局,很奇怪的点在于巴西后腰都来了快三个赛季时间了,但是却偏偏在要离开的时候才发现他真的可以帮助到这支曼联。不得不说现在的每一次登场,胖虎的表现都属于世界级水准,而他本人也好似在享受着最后的梦剧场时光。
队长费尔南德斯作为后半段崛起的重要功臣,其助攻次数已经达到了16次之多,相信按照这个趋势下来到了赛季结束他至少可以持平此前德布劳内创造的20次以后超助攻王记录。但是他的未来同样存疑,因为他想要获得更高周薪待遇,而管理层则基本无可能满足其愿望。因此离开不可避免,而现在的他也是俱乐部能够卖出高价的唯一时机。
一个基本共识就是现在曼联的状况虽然有了质变,但只依靠现有的阵容厚度是远远不够的,简言之红魔需要在夏季引进两到三名顶级中场球员进行人员补齐,否则下赛季没有办法应付。
欧冠以及足总杯等赛事。而临时教练卡里克能否让拉特克利夫爵士回心转意则又是一个巨大的挑战性问题,比如最终联赛超越曼城拿到第二且在市场里根本就找不到一位经验丰富的主教练来接盘。一旦管理层决定继续任用卡里克,那么同样的高层们就必须自己承担起新赛季万一又无法崛起的那个风险责任。别问为什么,想一下当年的另一位救火教练索尔斯克亚是如何转正的便知其中缘由!
老特拉福德已经响起了“再留一年”的喊声,这个时候的球迷是幸福的,因为他们看到了曼联的上升,同时也是悲凉的,因为他们知道这几位重要成员都可能在夏季转身离开。一切似乎又要回到那个“重启”的时候,只是客观而言这也是一个完全不可逆的趋势,谁让这多年来曼联会这么折腾呢?卡里克表示球队重拾冠军的梦想需要脚踏实地去走好每一步,为此就需要全队上下付出更多的努力和汗水。说得很准确,只是给他的时间显然不会太多。
随着新能源并网规模持续扩大,电力系统中电力电子设备占比显著提高,系统动态特性呈现出多时间尺度并存的特点。相较以同步机为主的传统电力系统,新能源并网系统同时包含快速控制、电磁暂态以及较慢的系统响应过程,对仿真模型的准确性和适用性提出了更高要求。
在实际工程中,不同研究目标对应不同仿真侧重点[1]。电磁暂态仿真基于瞬时值建模,适用于电力电子控制及快速暂态问题分析,常用工具包括PSCAD/EMTDC、DIgSILENT、MATLAB/Simulink等;机电暂态仿真基于基频相量建模,更适合系统层面的动态特性分析,典型软件有PSASP、PSS/E;此外,数模混合仿真(硬件在环)广泛应用于控制与保护系统的实时验证,常见平台包括ADPSS、RTDS、RT-LAB。
由于不同仿真方法在建模精度、计算效率和适用场景方面各有侧重,单一仿真工具往往难以满足工程分析的全部需求。如何在不同仿真工具间复用同一套控制与保护模型,保证模型行为一致并降低维护成本,成为电力系统仿真中的关键问题[2]。
关于 IEEE/CIGRE 标准
跨仿真平台应用中,模型复用的核心挑战在于算法一致性、接口统一性以及知识产权保护。相比直接移植源代码,基于动态链接库( DLL) 的模型封装方式在工程中更具可行性。
EEE/CIGRE 建模标准正是在这一背景下提出[3]。该标准通过定义统一的 DLL 接口,使控制与保护算法能够被封装为标准化模块,并在不同仿真工具和平台中调用。仿真工具仅通过标准接口与 DLL 交互,而无需关心其内部实现,从而显著提升了模型的可移植性与复用性。下图给出了 IEEE/CIGRE DLL 在仿真工具中的典型调用方式[4]。。
图1:IEEE/CIGRE DLL 接口示意图
在工程实践中,常见做法是将现场控制与保护装置的“真实代码”封装为符合 CIGRE 规范的 DLL,使仿真模型在算法逻辑、参数设置和保护策略等方面与现场设备保持一致。
需要指出的是,IEEE/CIGRE 标准的工程价值不仅体现在接口统一,还体现在对复杂仿真需求的支持能力。例如,模型需支持状态快照的保存与恢复,以适应不同仿真运行方式;同时还需支持多实例并行运行,要求模型在参数与状态管理上保持严格隔离,避免使用全局变量。这些能力在新能源场站和电力电子装置等应用场景中尤为关键。
基于 Simulink 的 DLL 导出方案
针对上述需求,MathWorks咨询服务团队开发了 Simulink 到 IEEE/CIGRE DLL 的导出工具。该工具支持按照 CIGRE 标准,将 Simulink 算法模型自动生成标准化 DLL。使得同一套算法模型可以在不同仿真环境中复用。
图2:Simulink导出CIGRE工具箱
算法模型搭建
控制与保护逻辑首先在 Simulink 中完成建模。模型应尽量模块化,便于后续在不同仿真场景中复用,并避免与具体仿真平台强耦合。
图3:Simulink算法模型示意图
参数定义
为支持 DLL 的多实例并行运行,必须避免在生成的 C 代码中使用全局变量。所有可调参数应定义为 Simulink.Parameter 对象,并存储在顶层模型的模型工作区中,存储类别设置为“模型默认”。下图展示了参数在模型工作区的定义方式。
图4:参数定义示意图
在工程应用中,参数通常采用结构体形式进行定义。结构体中各成员可在 CIGRE DLL 中作为独立参数访问。在模型引用层级中,应通过模型参数方式将参数逐级传递至下层模型。相关参数传递方式如下图所示:
图5:参数传递示意图
顶层模型封装
为生成符合 CIGRE 接口规范的代码,需要构建一个专用的顶层模型,用于包裹实际的算法模型。该顶层模型负责定义 DLL 的输入输出接口,并统一管理模型实例。下图用于DLL导出的顶层模型封装示例。
图6:顶层模型示意图
在模型配置中,需要启用可重入函数和结构化 I/O,并将“每个顶层模型允许的实例数”设置为 Multiple,以确保模型能够支持多实例并行运行。相关配置选项如下图所示。
图7:模型配置示意图
DLL 生成
在完成模型封装与配置后,即可进入 DLL 生成阶段。在顶层模型中,将系统目标文件设置为 cigre.tlc,并选择相应的 CIGRE DLL 工具链,即可生成符合 IEEE/CIGRE 标准的 DLL。生成结果通常包括 DLL 文件及对应的接口头文件。
图8:DLL生成配置示意图
验证与应用
生成的 DLL 可导入 PSCAD 等电力系统仿真软件中进行功能与动态特性验证。在PSCAD侧,通常需要通过Fortran Wrapper 调用 DLL,实现模型与仿真系统的接口集成。通过对比仿真结果,可验证DLL模型在不同平台下的功能一致性。
图9:DLL验证示意图
结论
MATLAB/Simulink 在算法开发与控制设计方面具有广泛应用基础。通过将 Simulink 模型导出为符合 IEEE/CIGRE 标准的 DLL,可有效实现模型在多种电力系统仿真平台之间的复用,显著降低跨工具建模和维护成本。该方法为新能源并网、电力电子控制以及多时间尺度仿真提供了一种工程化、可扩展的解决方案,有助于提升电力系统分析效率和模型一致性。
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本文内容主要基于实际项目经验整理,围绕 Simulink 模型跨平台复用这一工程需求,总结了基于 IEEE/CIGRE 标准的 DLL 建模思路与关键实现要点。受限于篇幅,文中未对所有实现细节展开说明,欢迎读者结合自身应用场景在评论区留言讨论与交流。
本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。
一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口
当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。
同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。
行业面临的核心矛盾在于:电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。
二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑
DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:
1
设计感知驱动的靶向检测
传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。
2
检测效率的量级提升
通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:
后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%
中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%
栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下
基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。
3
设计感知学习与属性分析能力
DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。
eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑。
三、高难度场景的应用突破
PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:
背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测
键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。
3D DRAM检测
3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。
DRAM 阵列短路检测
独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。
四、行业落地实践与全流程应用
自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程:
先进逻辑芯片制造
中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测
后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测
背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测
随机逻辑电路漏电情况评估
先进 DRAM 制造(2024-2025 年)
外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位
存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测
技术总结
在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题。
该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。
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