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AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。微控制器使用其校正算法计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），然后将其写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I2C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)；对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
机械滥用的初步测试 - Libs的指甲测试
当前的隧道安全概念是基于常规燃料车事故的经验。未来几年的过渡将涉及使用诸如氢，天然气和电动汽车的替代燃料。中，似乎在不久的将来，中型和小型车辆将由锂离子电池（城市汽车）电动供电。带有锂离子电池（LIB）的电动汽车的主要问题在于释放速率（HRR），以及Lib Fire释放的有毒化合物。可以通过温度，电力和机械滥用来触发飞向火的热逃亡。后者通过电池管理系统（BMS）或单元架构进行管理更为复杂。在当前工作中，显示了通过指甲测试测试的LIB的初步结果。测试和建模的LIB细胞是三星INR-18650-29E。在100％的SOC达到800°C的SOC温度下测试了此类单元，最大压力值约为4 bar。测量了腔室内CO的浓度。测得的CO水平范围为3000-4000 ppm（v），与其他研究相当。Comsol上实施的模型由两个组件组成：一个1D模型，旨在通过伪两维（P2D）模型模拟电池的电化学行为，而3D模型仅模拟传热。关键字：lib; bev; hrr;有毒释放
Wrap-forecasting-Global-Climate-drivers-gaussian-processes ...
机器学习（ML）方法已成为建模和预测复杂的高维时空数据集的重要工具，例如在环境和气候建模应用程序中发现的数据集。mL方法可以提供短期预测的快速，低成本替代方案，而不是昂贵的数值相似，同时通过能够坚固，动态地量化预测性不确定性，从而解决了数值建模的显着杰出限制。对高级气候变量的低成本和近乎遗传的预测在预警系统，象征和参数性小规模的本地相关模拟中具有明确的应用。本文通过将数据驱动的自动编码器与高斯工艺（GP）相结合以产生基于概率张量的回归模型，从而提出了一种多任务时空回归的新方法。提出了该方法，以同时预测全球尺度上的一步温度和压力。通过在学习的潜在空间中进行概率回归，可以将样品传播回原始特征空间，以大大降低的计算成本产生不确定性估计。复合GP-AutoEncoder模型能够同时预测全球温度和压力值，平均误差分别为3.82℃和638 HPA。此外，平均而言，真实值在所提出的后验分布范围内95.6％的时间说明该模型会产生良好的预测后验分布。
AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。使用其校正算法，微控制器计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），这些数据被写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I 2 C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)，对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
使用反应膜进行电子应用的快速局部焊接
摘要 — 快速局部加热技术允许连接对温度敏感的材料和组件，而不会出现高温焊料回流工艺中常见的热损伤。这对于制造热膨胀系数差异较大的材料组件也很有利，不会产生弯曲或开裂。使用夹在焊料预制件之间的放热反应箔是一种很有前途的局部快速焊接工艺，因为它不需要任何外部热源。反应箔由交替堆叠的 Ni 和 Al 纳米层形成，直到达到总膜厚度。一旦使用外部电源激活薄膜，就会发生反应并释放出一定量的能量，这些能量会转移到焊料预制件上。如果这个能量足够高，焊料预制件就会熔化并确保组件材料之间的粘合。研究了施加的压力、反应膜 (RF) 厚度以及焊料和附着材料的化学成分和厚度的影响。结果表明，工艺过程中施加的压力对接头初始质量有很大影响，当压力值在 0.5 到 100 kPa 之间时，空洞率从 64% 降至 26%。这可以通过在较高压力下焊料流动性改善从而带来更好的表面润湿性并消除空洞来解释。另外，一旦焊料熔化时间增加，接头质量就会改善。当反应箔的厚度增加（额外的感应能量）或焊料、Cu 和/或 Si 的厚度减少（更少的能量消耗）时可以观察到这种关系。由于冷却速度高，与在炉中使用传统焊料回流工艺获得的结构相比，使用 RF 实现的 AuSn 接头的微观结构显示出非常细的相分布。在 100 kPa 压力下，对组装在活性金属钎焊基板上的 350 mm 厚硅二极管进行剪切试验，以评估接头的机械性能。RF 厚 60 mm，夹在两个 25 mm 厚的 96.5 Sn 3 Ag .5 Cu (SAC) 预制件之间。测试样品的空隙率约为 37%，剪切强度值超过 9.5 MPa，远高于 MIL-STD-883H 要求。最后，将工艺对组装二极管电气性能的影响与常用的焊料回流组件进行了比较，结果显示变化可以忽略不计。