筆者について

Zachariah Peterson

Zachariah Petersonは、学界と産業界に広範な技術的経歴を持っています。PCB業界で働く前は、ポートランド州立大学で教鞭をとっていました。化学吸着ガスセンサーの研究で物理学修士号、ランダムレーザー理論と安定性に関する研究で応用物理学博士号を取得しました。科学研究の経歴は、ナノ粒子レーザー、電子および光電子半導体デバイス、環境システム、財務分析など多岐に渡っています。彼の研究成果は、いくつかの論文審査のある専門誌や会議議事録に掲載されています。また、さまざまな企業を対象に、PCB設計に関する技術系ブログ記事を何百も書いています。Zachariahは、PCB業界の他の企業と協力し、設計、および研究サービスを提供しています。IEEE Photonics Society、およびアメリカ物理学会の会員でもあります。

最新の記事

モンテカルロはSPICEです

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SPICEにおけるモンテカルロ法の基礎：理論とデモ 1 min Blog PCBにコンポーネントを配置するときは、まるで賭けをしているようなものです。すべてのコンポーネントには許容差があり、その中には非常に精密なもの（例えば、抵抗器）もありますが、名目値に対して非常に幅広い許容差を持つコンポーネントもあります（例えば、ワイヤーワウンドインダクターやフェライトなど）。これらのコンポーネントの許容差が大きくなりすぎた場合、これらの許容差が回路にどのような影響を与えるかをどのように予測できるでしょうか？名目上の電気的値（電圧、電流、または電力）の周りで変動を手計算で計算することはできますが、特に大規模な回路では、これらの計算を手作業で行うのは非常に時間がかかります。しかし、SPICEシミュレーターは、これらの質問に答えるのに役立つ、確率論から借用した非常に便利なタイプのシミュレーションを提供しています。このタイプのシミュレーションはモンテカルロとして知られており、Altium DesignerのSPICEパッケージでこのシミュレーションを実行することができます。この記事では、モンテカルロシミュレーションを理解し構築するために関わる理論の概要を提供し、次に電力レギュレータ回路の例示結果と、許容差によって結果がどのように影響を受けるかを示します。モンテカルロシミュレーションは、回路の動作に関する統計を取るために使用できる多くのデータを生成し、これにより製品がコンポーネント値の許容差によって仕様を満たす可能性が高いかどうかをよく理解できます。 SPICEシミュレーションにおけるモンテカルロモンテカルロシミュレーションは、シンプルなプロセスに基づいて動作します：ランダムに一連の数字を生成し、そのランダムな数字を数学的モデルに使用して何か有用なものを計算します。SPICEでモンテカルロシミュレーションが使用される場合、シミュレーションは定義した許容差を使用して回路内のコンポーネント値をランダムに生成します。それから、これらランダムに生成されたコンポーネント値を使用して標準のSPICEシミュレーションを実行します。このプロセスは複数回（時には100回以上）繰り返され、コンポーネントの許容差によって回路の挙動がどのように変化するかを説明するデータセットを提供します。 SPICEパッケージは、モンテカルロシミュレーションをシンプルなプロセスを通じて実装します。これにはランダムな数の生成と、標準SPICEアルゴリズムでの電圧と電流の計算が含まれ、その後、結果を表またはグラフで表示します：ランダムな変動を経験させたいコンポーネントを選択し、そのコンポーネントの許容差を定義します。コンポーネントの許容差に対する分布を選択します（ガウス分布が最も一般的に使用されます）およびシミュレーション実行の回数。 SPICEシミュレータは、スキーマで定義された名目値とステップ2で定義された許容差/分布を使用して、ランダムなコンポーネント値を生成します。 SPICEシミュレータは、ステップ3のランダムなコンポーネント値を使用して、回路内の各点での目標電圧/電流/電力を計算します。ステップ3と4は、希望するシミュレーション実行回数に達するまで繰り返されます。ステップ5の結果は、さらなる検査や分析のためにグラフまたは表にまとめられます。例：電圧レギュレータのモンテカルロシミュレーション次の例では、以下に示すバックコンバータ回路を使用しました。この回路は、主要セクション（L1）で比較的大きなインダクタを使用し、出力にLフィルタを続けてスイッチングノイズをさらに減らします。出力キャパシタには、過渡応答の強度を減らし出力電圧を滑らかにするスナバ抵抗があります。この回路は、入力された25Vを約6.75Vまで降圧することを目的としています。私のシミュレーションでは、インダクタの値が最大30%変動することを許容し、15回の実行を行います。この大きな変動は、一部のワイヤーワウンドインダクタやフェライトで見られるもので、このような大きな変動を使用することで、リップルやオーバーシュートの極端な値がどのようになるかを確認できます。インダクタが変動する部品である別の理由は、コンバータが連続伝導モードで動作しているときに、出力リップルの主要な決定要因であるからです。さらに一歩進んで、最悪の電気的挙動を本当に確認する必要がある場合は、インダクタ電流自体を見て、インダクタ電流が連続伝導にどれだけ近づくかを確認することもできます。

スイッチングレギュレータのレイアウト

スイッチングレギュレータのレイアウト：1層か2層か？ 1 min Altium Designer Projects スイッチングレギュレータのレイアウトを2層で行うことを恐れないでくださいが、行う場合はこれらのノイズ問題に注意してください！

電気設計におけるSPICEシミュレーション

電気設計におけるSPICEシミュレーション 1 min Videos この記事では、SPICEシミュレーションの概要と回路図エディタで機能する仕組みについて解説します。

PCB銅の粗さ

PCBの銅表面の粗さがどれほどまでなら許容されるか？ 1 min Blog 銅の粗さについて話すとき、それを一様に悪いものとして扱うことがよくあります。しかし、実際には、銅が粗くても問題なく機能する回路は常に存在します。他のすべての領域で仕様に合わせて製造されている限り、動作周波数や帯域幅が十分に低ければ、トレースの粗さは問題にならないかもしれません。「十分に低い」とは具体的にどの程度であり、粗さの影響が無視できるほど小さい場合はいつか？最近の銅箔に関する記事では、銅箔の異なるタイプと、これらの箔から期待できる粗さの範囲についていくつかの背景を提供しました。高周波設計のための材料を探し始めるとき、粗さがインピーダンスと損失に過度に影響するかどうかを判断することが重要です。この記事では、設計で粗さを最小限に抑えるべきかどうかを判断するために使用できる3つの戦略を紹介します。これには、データを見るか、粗さを判断するためにいくつかの簡単な計算を行うことが含まれます。銅箔の粗さを心配すべき時はいつですか？これは重要な質問であり、少なくとも2つの観点からアプローチできます。設計者に「ねえ、インピーダンス計算に銅の粗さを含める必要がある」と言うと、彼らはおそらくインピーダンス計算機を投げ出して、正確なインピーダンス予測を諦めたくなるでしょう。実際には、銅の粗さが目立つ効果を生じるのは特定の周波数以下ではありません。標準的な低速デジタルバス（ I2C、SPI、UART、またはGPIOを切り替えるだけ）を使用している場合、次の2つの理由から銅の粗さを心配する必要はありません：これらのバスにはインピーダンス仕様がなく、制御されたインピーダンスルーティングを必要としないこれらの信号の帯域幅のほとんどは、銅の粗さが設計に重要な要因となる周波数よりもはるかに下に制限されています。しかし、最新の一般的なデジタルプロトコル、5 GHz WiFi、低SNRのRFプリント回路、レーダーシステム、または超高速デジタルプロトコル（56G+ SerDes）を設計している場合、銅の粗さは確実に重要になり、材料選択時に検討すべきです。一般化しすぎないようにすると、設計において銅の粗さが重要になるかどうかを判断するためのアプローチは2つあります：提案された相互接続のための粗いおよび滑らかなインピーダンススペクトルを計算し、比較してください異なる銅の粗さ値に対する挿入損失測定値を見てください #1の結果を使用して伝搬定数を得て、粗さパラメータの関数としての損失を比較してくださいオプション#1は、相互接続のためのS11予測に到達するために最初に行うことです。オプション#2と#3は、考え方によっては基本的に同じです... S21の測定値と計算を比較しているだけです。ここでの考え方は、異なるタイプのPCB銅箔がほぼ完璧な銅と比較して過度の損失を生じる時点と、その損失量を見ることです。オプション#1

量子プロセッサユニット

カスタム量子プロセッサユニットの準備をしよう 1 min Engineering News 企業が技術の最先端で開発を進めたい場合、基礎から多大な開発が必要になります。量子コンピューティングの領域でも、これは変わりません。この技術分野で活動したい企業は、ほぼすべてを一から構築しなければなりません。しかし今日、業界は量子デバイスの開発を加速するための重要な一歩を踏み出しました。 2022年3月28日、オランダのQuantWare社は、興味を持つ顧客がカスタム25キュービット量子処理ユニット（QPU）を購入できることを発表しました。これは、Contraltoと名付けられました。これは、2021年7月に5キュービットのオフ・ザ・シェルフプロセッサーを発表したことに続くものです。同社は、カスタムContraltoデバイスを製造、パッケージングし、顧客に30日以内に配送できると主張しています。これは、最も厳しい計算問題のいくつかを解決する可能性を持つ新興産業にとって、前進するための説得力のある一歩です。この発表は魅力的であり、量子デバイスのアイデア全般もそうですが、このような発表は全体としての量子技術の現状に対して評価されるべきです。半導体ダイ上にキュービットを配置することを超えて解決すべき大きな課題がまだありますが、業界は最終的に標準化と商業化につながる、古典的なコンピューターで見られたおなじみの傾向に従っています。 QuantWareの25キュービット量子処理ユニット QuantWareからの新しいContralto製品は、今日の量子コンピューターとのインターフェースに必要な標準的なパッケージングで提供されます。これには、システム内外へのRF信号を供給するためにパッケージの上部に配置された同軸コネクタの配列が含まれます。「標準的なパッケージング」と言うとき、BGAsやSOICコンポーネントの話ではありません。新しいプロセッサは、以下に示すパッケージに似ています。この製品が見た目の良い平面パッケージで提供されるからといって、それを単に回路基板に載せることができるわけではありません。まず克服しなければならないいくつかの課題があります：キュービットを使用して量子回路を設計する方法を知っていなければなりません。これは、標準的なプロセッサで使用される典型的な順次/組み合わせ論理とは異なります。これらのデバイスは極低温で動作するため、システムの一部を適切な温度で保つためには、クライオ冷凍ユニットが必要になります。キュービットの状態を調べるために必要な制御および読み出しシステムは含まれていません。現時点では、これらはすべてオフ・ザ・シェルフのハードウェアではなく、カスタムビルドされています。まだ量子スマートフォン用のチップを購入する段階には至っていませんが、これは業界にとって重要な発展を表しており、量子プロセッサが従来のプロセッサと同様の開発と商業化の傾向に従うかもしれないことを示しています。これは、25キュービットで何ができるか、という疑問を投げかけます。これは大量の計算能力ですか？正直なところ、今日のサーバーファームやスーパーコンピューターと比較すると、それほど大きな計算能力ではありません。しかし、そのような小さなパッケージでそれだけのキュービットパワーにアクセスできることは、これらのチップを重要なR&Dツールにし、開発者がはるかに現実的なアプリケーションに向けて構築するのに役立ちます。量子の成長痛どのような見方をしても、量子コンピューティングの未来は明るいままです。市場の成長、技術開発、そしてこれらの技術のアプリケーションの幅広さの点でです。現在の市場規模の推定は、2024年までに8億3000万ドルから50億ドルに及びます。ウォールストリートも量子コンピューティングゲームに飛び込んでおり、最もよく知られている量子コンピューティングのスタートアップのいくつかは、2021年に数十億ドルのSPAC合併を通じて公開されました。過去数年間にわたる成功、量子レーダーのもつれから量子インターネットの基盤を築くことに至るまで、技術が過大評価されていると考える懐疑論者もまだいます。QuantWareの発表と同じ日に、MITは「量子コンピューティングはハイプの問題を抱えている」と題された意見記事を公開しました。これは、メリーランド大学（カレッジパーク）の凝縮物質理論センターのディレクターである著名な物理学者、サンカール・ダス・サルマによって書かれました。サルマ博士の記事は、QuantWareのプロセッサーのようなものを数十億のキュービットにスケーリングアップする際の課題を強調することによって、現在の量子技術の現実に私たちを戻そうと試みます。特に彼は次のように書いています：「今日持っているキュービットシステムは、驚異的な科学的成果ですが、誰もが気にする問題を解決できる量子コンピューターに近づくものではありません。」 Dr

PCB 銅箔

高周波設計用のPCB銅箔の種類 1 min Blog あなたのデザインは滑らかなPCB銅箔が必要ですか？すべては、あなたが働いている周波数の範囲に依存します。この記事でもっと学びましょう。