PCB Design and Layout

PCBでピン数の多いBGAを使用する設計で最初にすべきことは何でしょうか？まずは、配線に役立つフロアプランニング、ファンアウト、レイヤーの割り当てから始めることです。

BGAランドパターンは、必ずしもデータシートに含まれているわけではありません。これを作成する必要がある場合、パッド、はんだマスク、ファンアウトスタイルをどれくらいの大きさにしますか？この記事でさらに詳しく学びましょう。

2022年4月22日 OnTrack隔週号 アルティウムからの最新情報 Altiumは、サプライチェーンに関する課題を企業がよりよく予測できるようにするための電子業界データ インテリジェンス製品である「Spectra」を発表します。Spectraの最初の製品であるEDDI (Electronic Design to Delivery Index) では、世界中の部品の入手可能性や在庫状況の詳細を把握できる無料の月次レポートが提供されます。Altiumの目標は、お客様が購買について賢い意志決定を行って、サプライチェーンに関する問題を予測して市場参入戦略から脱線しないよう支援することです。 SpectraとEDDIについての詳細 Altium Designer 22で サプライチェーンに関する情報を克服する Altium Designer 22の拡張されたツールとより高度な機能を活用して、PCB設計を次のレベルへと引き上げましょう。入手しやすい部品の選択や手動による設計作業の軽減、大規模なチームでの設計ファイルの簡単な共有を支援する新機能が追加されています。 サプライチェーン

2022年4月8日 OnTrack隔週号 アルティウムからの最新情報 サプライチェーンの混乱への対処とリスクのある部品の特定に役立つ新しい在庫機能をOctopartで利用できるようになりました。部品を表示すると、正規代理店全体を対象に在庫の変化を確認できます。 Octopartの在庫履歴について詳しくはこちら Altium Designer 22で サプライチェーンに関する情報を克服する Altium Designer 22の拡張されたツールとより高度な機能を活用して、PCB設計を次のレベルへと引き上げましょう。入手しやすい部品の選択や手動による設計作業の軽減、大規模なチームでの設計ファイルの簡単な共有を支援する新機能が追加されています。 サプライチェーン サプライチェーンに接続された設計ツールで、新しい部品をすばやく見つけて配置することができます。リアルタイムのサプライヤーデータを確認できるため、常に部品の在庫を確保することが可能です。 部品の選定 供給に制限のある部品が原因で発生する再設計や製造の遅れを回避できるPart Insights Experience。300以上のサプライヤーと10億点の以上の部品から、設計に最適なものを見つけることができます。 Component Health

もしも部品を垂直に取り付けたいけれども、フレックスセクションの費用をかけたくない場合は、PCBにMIDを使用してください。

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。