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您无法忽视的5大Z2Data集成优势
Z2Data 在 Altium 365 中的集成为工程和采购提供了一种实用的前进方向。以下是可以简化您的工作流程的五大优势。
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Altium Designer 如何赋能设计师掌握复杂的 PCB 项目
为了有效管理日益复杂的印刷电路板(PCB),您需要能够跟上快速技术演变的同时,高效管理设计过程的工具。Altium Designer 提供了一套强大的功能,专为克服现代 PCB 设计的挑战而设计,使其成为这一领域各种要求严格项目的不可或缺的资产,以下特性证明了这一点。 约束管理 管理设计约束对于创建复杂的高性能电子设备至关重要。Altium Designer 的先进约束管理系统体现了其对当代 PCB 项目中存在的复杂挑战的深刻理解。它为您提供了所需的工具和灵活性,以专业管理设计规则和约束的错综复杂的网络,促进了创新与精确合规的环境。 自适应约束管理 Altium Designer 的约束管理系统以其动态性质而脱颖而出,允许根据项目变化需求进行实时调整。这种灵活性在初始计划可能发生变化的复杂项目中非常宝贵,需要对设计假设进行调整。系统对设定约束的偏差进行快速识别和纠正,确保及早解决潜在问题,最小化昂贵的修改需求或对设备性能的妥协。 层次化和条件规则 通过支持层次化和条件规则,Altium
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为什么Altium Designer能够直观智能地帮助设计PCB
随着印刷电路板(PCB)的复杂性不断增加,对尖端工具的需求变得更加迫切。Altium Designer将直观设计与智能功能相结合,提供了一个领先的解决方案,专注于关键特性,如: 一个统一的设计环境和数据模型; 全面的集成分析工具; 3D模塑互连设备(MID)设计的能力。 统一的设计环境和数据模型 Altium Designer的 统一设计环境和数据模型 在PCB设计技术上标志着一个重大的飞跃,它摒弃了传统上支离破碎和孤立的方法。采用统一的电子设计方法简化了从概念化到生产的整个过程,标志着向更高效的PCB设计和电子制造的重大转变,减少了出错的空间。 打破PCB设计中的碎片化 传统上,PCB设计涉及在每个设计阶段使用各种独立的软件工具,留下了重大挑战的空间。当每个工具都操作自己独特的数据模型时,它需要频繁的数据传输——从原理图设计到PCB布局,一直到布线。碎片化的方法延长了设计周期,并增加了错误的风险,包括不一致性和在数据转换期间可能丢失重要设计细节的风险。结果,设计师面临重复的修改周期
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Pi. MX8 项目 - 板布局 第1部分
欢迎来到Pi.MX8开源计算机模块项目的第三部分!在这个系列文章中,我们将深入探讨基于NXP的i.MX8M plus处理器的系统模块的设计和测试。 在 上次更新 中,我们查看了模块的原理图结构,并开始准备初步的元件布局。现在我们已经放置了元件,我们对设计的密度和这对层叠的要求有了一个好的了解。今天,我们将选择一个合适的层叠并开始布线第一条轨迹。 定义层叠 基于元件布局和一些战略因素,我们可以决定在设计中向前使用哪种PCB技术和哪种层叠。让我们首先看看元件密度: 顶层元件布局 初步的元件布局揭示了一个中等的整体设计密度。所有的活动元件都位于板的顶面,而底面主要包含去耦电容和其他被动电路。因此,板的底面相对空旷,为我们留下了充足的布线空间。然而,目标是为将要实施的额外功能分配这些空间,因为Pi.MX8模块旨在作为一个可以根据特定请求更新和扩展的平台。 底层元件布局 观察靠近板对板连接器的元件布局时,我们注意到许多元件直接放置在连接器的对面板上
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设计阶段 - 盖子组件电子部件第二部分
欢迎回到开源笔记本电脑项目系列!到目前为止,我们已经讨论了盖板电子组件的功能和部件选择,我们已经更仔细地查看了原理图捕获,并且我们已经为PCB布局设计准备了项目。 在这次更新中,我们将解决网络摄像头板的PCB设计,面临一些预期的挑战;例如,处理板子整体的小尺寸因素或者打破微小的网络摄像头图像传感器。 图像传感器封装 让我们开始更仔细地看看网络摄像头图像传感器和匹配的脚印。图像传感器OV2740有几种封装,图像传感器通常作为裸片销售,直接粘贴或焊接在PCB上。然后使用薄金属键合线将传感器键合到板上,以打开所有必要的信号。 OV2740芯片键合到PCB上 使用裸片而不是完整封装的传感器有几个原因。三个最突出的原因是成本、形状因子和光学属性。首先,让我们考虑成本:不影响光学性能的情况下封装图像传感器是一个昂贵的过程。直接将传感器芯片无封装地键合到PCB上可以节省封装成本,但带来了更高的组装/制造成本。在PCB上键合光学组件通常需要一个洁净室设置以及一个可键合的PCB表面处理
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柔性电路组装:思考元件布置
行业专家Tara Dunn向我们深入介绍了在元件选择和布置中遇到的一些挑战,以及这些挑战如何决定柔性电路在应用中的成败。现在就阅读,了解更多信息。
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编写您自己的网络化测试设备
DIY 与专家 Mark Harris 一起。 使用此分步指南创建您的网络化测试设备,使用标准可编程仪器命令 (SCPI) 实现高效自动化。
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探索按规格搜索 - 按您想要的方式搜索
Octopart的搜索算法既智能又在不断进化 Octopart电子元件搜索引擎 能够识别您搜索查询中的数字、单位和分数,并将它们与零件数据规格进行匹配。这是搜索引擎确定您搜索可能意图的一种方式——类似于建议的类别——以返回尽可能相关的结果。 我们对搜索算法进行细化的目标始终是通过尽可能排除许多不相关的部分,同时返回更全面的适用部分集合,来提高结果的整体质量。换句话说,如果某个部分缺少规格数据,我们的算法将找到在其描述中某处有规格数据的部分,提高您结果的相关性,并使您能够找到在算法具备这种能力之前不会包含在结果中的部分。 以您喜欢的方式进行搜索 Octopart的另一个便利功能是,无论您想如何编写搜索,我们很可能都能理解您在寻找什么。例如,您可以通过单位名称搜索——如欧姆、瓦特、伏特、安培和法拉——或者您可以使用它们各自的符号。您还可以以整数、小数或整数分数的形式输入规格。是的,当发布时,我们对分数功能感到特别兴奋,它已经被证明为Octopart用户提供了很大的实用性。 无论您如何放置空格
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Pi. MX8 项目 - 介绍与概览
Raspberry Pi公司开发了市场上可能是最受欢迎和广泛使用的单板计算机。这些强大的单板计算机长期以来不仅在制造者和爱好者场景中使用,而且也在工业领域中使用。 随着应用领域的扩展,这些板的形式因素正逐渐成为单板计算机和模块的“事实”标准。2020年底推出的计算模块CM4标志着系统模块的新形式因素标准的确立。 自那时起,来自Allwinner和Rockchip等制造商的各种SoCs,以及强大的FPGAs,已无缝集成到广泛采用的CM4形式因素中。 动机 Pi.MX8模块将加入CM4兼容模块的列表。 鉴于有这么多兼容的SoMs可供选择,我们为什么还要投入时间设计另一个变体呢? 答案很简单:当我们围绕计算机模块构建一个复杂且有时成本高昂的系统时,我们也希望对模块本身拥有设计主权。我们希望能够访问模块的原理图和布局源数据,我们希望能够在组件短缺的情况下自己决定模块的BOM,最重要的是,我们希望能够访问PCB上使用的所有组件的文档。 所有这些只有在完全开源项目的背景下才可能实现
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PCB设计输出和制造文件概览
确保您知道制造商和装配商需要哪些PCB设计输出文件,以确保其能够构建您的PCBA。
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印度2024年新半导体晶圆厂产能
随着全球半导体产业的持续扩张,多个国家正在重新评估和加强它们在这一关键领域的角色。这一战略转变旨在确保它们的竞争优势,并解决行业不断演变的需求。在这些国家中,印度计划到2024年提升其半导体制造能力的战略举措,突显了其在全球技术领域的雄心 。 印度的举措不仅仅是关于增强制造能力。它代表了确保印度在高度竞争的半导体产业中占据一席之地的重要一步,旨在增强国家安全、技术独立和经济增长。 背景与战略重要性 半导体产业作为现代数字经济的支柱,其重要性不言而喻。然而,其集中的制造基地暴露了全球供应链的 脆弱性 ,这一点通过 最近的中断 得到了强调。作为回应,印度推进半导体制造的举措,作为一种战略对策,旨在 减轻这些风险 并促进经济韧性。 在经济、战略和技术动机的驱动下,印度的半导体雄心得到了政府举措的有力支持。这些举措包括引入慷慨的财政激励、有利的政策和对基础设施发展的重大投资,所有这些都旨在吸引全球领先的半导体公司来到印度。 2024年印度的半导体制造项目 2024年将是印度半导体制造雄心的转折点
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直流阻断滤波器设计
本文解释了如何为示波器输入通道设计和模拟直流阻断滤波器。了解如何选择组件、布局优化、模拟结果以及现实世界验证,以创建适用于各种硬件设计需求的高性能滤波器。
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如何设计热原型PCB
热原型让您有机会在各种组件上试验热负荷。以下是如何设计这些PCB以及您能从中学到什么。
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新的半导体晶圆厂容量在哪里建设?
在分析半导体行业增长时,有许多因素需要考虑。新电子产品和改进的数字功能也依赖于更小组件的增加处理能力,从而在紧凑的包装中实现更强大的产品——这是数字化艺术的最佳体现。 在过去几年中,由于这个市场的干扰,各行各业见证了其数字化和发展的最大成就受到阻碍,尽管需要恢复,但随着销售年增长率高达 15.2% ,仍然发生着重大变化。 现在处于“严重过剩”状态,应用是该行业的关键,能够转变其努力并提供更多兼容人工智能的解决方案的公司将继续分享市场份额。多年来,亚太地区(APAC)一直负责全球交付,占全球市场份额的 60% 。 随着市场上组件数量的增加,真正的竞争结合了价格和功能,像NVIDIA和Advanced Micro Devices (AMD)这样的公司依赖于更强大的芯片来构建一些世界领先技术公司的越来越智能的硬件。 趋势:AI推动半导体创新 随着AI成为数字设备和云服务中的基本组成部分,操作这些功能需要访问大量数据池,以及随着事态发展将更多信息纳入的能力。现实是
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为什么您应该使用热原型而不是仿真
在所有可能的设计问题中,热挑战往往是最难以预测的。同样的情况是,直到你已经创建了原型并开始测试,你才会注意到热管理问题。这时,机械团队必须修改外壳,包括任何冷却机制,并且他们可能需要更改产品中的许多规格。在热问题产生后开始更改规格为时已晚。 解决这一切的办法是什么呢?大多数EDA供应商会推荐一个热模拟应用程序,然后他们会尝试向你销售额外的许可证。我们并不是在这里告诉你热模拟应用程序不好,但在创建PCB设计之前,可以做一些低风险的工作。这就是你应该构建一个热原型,在对你的理想化产品进行任何热模拟之前,你应该这样做。 什么是热原型PCB? 热原型是简单的测试PCB,允许你在完成完整的电气和机械设计之前,识别PCB中的热管理问题。通过构建一个简单的原型板,可以检查一些组件和电路,该原型板将在电路预期的功率水平下运行,因此可以从测量中确定其热需求。你将能够通过PCB的实际数据获得真正的洞察力,而不是依赖于模拟数据。 热原型的另一种方法是在模拟中,但这并不总是最佳的前进路径
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电子制造业的劳动力挑战有多严重?
老龄化的劳动力、具有新心态和不同期望的一代人、激增的需求以及需要深奥知识、实践经验以及硬技能和软技能的行业——这是一系列情况的汇聚,导致了显著的人才缺口。 为半导体行业协会(SIA)准备的一项由牛津经济学院进行的研究显示, 到2030年,美国半导体行业将面临大约67,000名工人的短缺 。 预计到本十年末,从大约345,000增长到460,000(增长33%),以目前的毕业率,美国简单地不会培养出足够的合格工人来满足劳动力需求。 为了帮助弥补人才缺口,电子制造商可以重新雇用跳槽到其他行业的熟练工人。但是,吸引顶尖人才(或者坦白说,任何人才)并非没有挑战,这需要稳定的就业和有竞争力的薪酬福利,更不用说吸引千禧一代的公司文化和远程工作机会了,这些是制造业本质上缺乏的。不幸的是,市场激增导致劳动力需求的极端变化使得提供稳定的持续就业变得困难,公司常常左右为难,要么是没有足够的劳动力满足生产需求,要么是承担额外成本让人闲置。 技能熟练的婴儿潮一代退出劳动力市场,加剧了伤害—— 2022年
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构建一个人工智能实验室助手
在本文中,Ari Mahpour 向您展示如何利用 GPT Actions 与 ChatGPT 搭建一个 AI 实验室助手
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