Altium Designer - 回路・基板設計ソフトウェア

エレクトロニックルールチェックで回路図のミスを取り除く多くの設計者や企業は、PCBの適切なレイアウトを作成するのに大いに努力しており、最近では周辺の機械的条件をリアルタイムでチェックしています。しかし、既に回路図にエラーが含まれる場合は、どうでしょう? 通常、人による設計のレビューが行われますが、設計の複雑さが増し納期が短くなる中、ミスが入り込むことが、ますます普通になっています。回路図のエラーがワークフローを妨げないために、何かできるでしょう? エレクトロニックルールを使用して設計の問題を早期に見つけ修正プロフェッショナルPCB設計ソフトウェアのエレクトロニックルールチェック（ERC）機能は,回路図のミスを見つけ取り除くのに役立ちます。いくつかの基本ルール、および設計の基となる「文法」をチェックします。自身の設計に固有のチェックを実行するようルールを設定することによって、ERCが問題を見つけ、設計の初期にそれらを修正できます。また、ERCチェックの設定と実行に、時間はほとんどかかりません…実際、手動で設計をチェックするのにかかる時間の数分の1です。このため、作業の再チェックではなく設計に、時間を費やすことができます。このチェックの設定を2つの全般的な領域に分割するのが、ERCを使用する方法の1つです。下に示すように、回路設計の「文法」全般と、どの要素をどの方法で接続できるかを定義する接続マトリクスに分割します。 ERCは「文法」チェックと全ての接続の有効性チェックとに分かれます。「文法」領域では、バス、コンポーネント、ドキュメント、ハーネス、ネット、パラメーターなどの使用に関する、さまざま設定をカバーします。 Altium Designerは、このような、設定可能な幅広いチェックルーチンとの連携をサポートします。チェックルーチンを使用して、作成後の回路図をチェックしたり、製造データを作成するときにオンラインERCやバッチチェックを行ったりできます。 Altium DesignerのERC機能を使って、回路図のミスを手動でチェックするのに使う時間を大幅に短縮する方法をお確かめください。詳細については、今すぐ無料のホワイトペーパー回路図のエレクトロニックルールチェック）をダウンロードしてください。

OnTrack Newsletters Mike Brown: 貪欲であれ | 成長を続けよ | 関係を築け Warner: Mikeさん、昔を振り返って、いつかPCB設計者になる可能性を示すような兆候が子どもの頃からありましたか? Brown: エレクターセットが大好きでした。それに、バネ付きのカーテンレールから自動車のドアの取っ手まで、何でも修理するのも大好きでした。何でもどんなふうに動くのか知りたかったですね。4年生のときのタイトル付きの自分の写真があります。「大きくなったらなりたいもの」というタイトルで、後ろに製図台が写っています。それが、私のやりたかったこと、設計「スタッフ」になりたかったんです。 Warner: 私はよく、なろうと思ってPCB設計者になる人はいないと言っています。大抵の人は、「思いがけず」この仕事に就く傾向があります。Mikeさんの場合は、どのようにして設計者になったのですか? Brown: 高校生のとき、設計者になりたいと思いました。私は高校の技術科に通っていて、製図が得意でした。高校3年生のとき、体験学習のCO-OP（産学協同教育プログラム）に参加する機会がありました。CADが主流になる前で、製図台で鉛筆を使って機械の図面を引くのが最初の仕事でした。コンピューター周辺機器や板金筐体の技術図面を作成しました。ここで、のちにCommtexという小さな通信会社で上司になるMary Kerbeと出会いました。 Maryが最初の指導係でした。彼女は、P-CADというツールを使って単純な回路設計を学ぶ機会をくれました。私はまるでスポンジのようにさまざまなことを吸収しました。特殊な技術を習うことが楽しかったですし、学校の単位を取得しながらお金をもらえることもうれしかったです。初めて回路基板を設計した（実際は模写でしたが）とき、私は17歳で、高校を終えたばかりでした。 Maryと私は今でも連絡を取り合っており、私のキャリアを通じてすっと一緒に働いてきました。最終的には、言ってみれば生徒は先生になりました。Commtexが廃業した後、私は弟子のようにMaryの後を追って、Entek、GE、Lockheed-Martin、CTA Space Systemsなどの会社を転々としました。私は、その数年で飛躍的に成長しました。それから、NASAやNaval Research Labs（海軍研究所）のようなお客様をサポートして、航空電子工学を応用した宇宙飛行のための製品開発に携わりました。よい影響力のある製品の開発にかかわることができて、驚くほどの達成感を味わいました。その後、ニューヨーク州のロチェスターに移り、Kodakの衛星用基板の設計を請け負いました。Kodakが衛星にかかわっているなんて意外ですよね? ここで、2人目の指導者、EMA Design AutomationのManny

組み込み機械学習アプリケーションが、どのように5Gやクラウドから恩恵を受けるか編集クレジット: Anton_Ivanov / Shutterstock.com 大学で夜遅く勉強していたとき、人工頭脳を埋め込みたいと、よく思いました。そうすれば、必要な情報をダウンロードし、その後すぐに思い出すことができます。勉強しないですむし、ガールフレンドの誕生日を忘れることもなくなる。たぶん、自分の頭の中でNetflixを見ることさえできるでしょう。残念なことに、私より前に現れた優れた電気エンジニアは、代わりに、モノのインターネット（IoT）機器を設計しました。私がまだ、機械による記憶を待ち続けている間に、それらの機器は、自分の心を手に入れつつあります。機械学習と人工知能（AI）は、話題のトピックであり、おそらく、あなたのような設計者は、組み込みシステムにそれらを実装しようとしているのでしょう。1つだけ問題があります。機械学習に使用されるニューラルネットワークは、使用するエネルギーや必要な処理能力が大きすぎるのです。5Gの到来、そしてクラウドコンピューティングと5Gの組み合わせが、その難問への解決策になる可能性があります。5Gの高帯域と低レイテンシーを利用して、クラウドコンピューティングは、人工知能付きの組み込みシステムにパワーを与えることができます。組み込みシステムでの機械学習機械学習は、新しい概念ではありませんが、処理能力の継続的な向上によって、実現されようとしています。AIによって、機器は、その環境とはるかに賢くやりとりすることができます。 Future Interfaces Groupが作成した Synthetic Sensor は、機械学習がどのようにシステム運用を改善できるかの優れた例です。このモジュールには、周囲温度、EMI、ノイズなど、「スマート」デバイスに見られる一般的なセンサーのほとんどが搭載されています。そして、このモジュールは、その環境を理解するために機械学習を利用します。Synthetic Sensorは、コンロのどのバーナーに火を付けたか、どの器具が動作しているかを把握できます。これによって、ユーザーは、留守の間に自宅で何が起こっているかを正確に知ることができます。組み込みシステムにとって、インテリジェントセンシングには大きなメリットがあります。一部の機器は、既にそれらを利用しています。 Nestサーモスタットは、住人のお好みの室内温度を学習し、住人の行動を追跡します。その結果、サーモスタットは、好みやスケジュールを理解した上で、室内の温度を調節します。在宅中は温度を高く、留守中は温度を低く設定します。このように理解しスケジュールを調整すれば、自宅のエネルギー効率を改善できます。肉体にAIシステムを埋め込まないでください。

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