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World File Search System热阻
印刷电路板嵌入式功率半导体
与传统封装技术相比，将功率半导体器件嵌入印刷电路板 (PCB) 有几个好处。将半导体芯片集成到电路板中可减小转换器尺寸。这会使电流环路变短，从而降低互连电阻和寄生电感。由于传导和开关损耗降低，这两者都有助于提高系统级效率。此外，由于热阻低，使用厚铜基板可以有效散热。因此，十多年来，PCB 嵌入在电力电子界受到了广泛关注。本文旨在全面回顾该主题的科学文献，从基本制造技术到用于电气和热测试的模块或系统级演示器，再到可靠性研究。性能指标，例如换向环路电感 L σ、与芯片面积无关的热阻 R th × A chip ，可以比较不同的方法并与传统功率模块进行基准测试。一些出版物报告称，杂散电感低于 1 nH，并且与芯片面积无关的热阻在 20 ... 30 mm 2 K/W 范围内。
确定 SOT23 在应用中可耗散多少功率的方法
热动力学与电路理论之间存在类比，以方便电气工程师计算热阻。图 1 显示了 TO-220 型封装的热动力学类比。器件结点处的功率耗散是能量源。在此示例中，定义了三个温度。实际上，温度可能更多。定义的三个温度为：T A = 环境温度、T C = 外壳温度和 T J = 结温。功率类似于电流源，温差类似于电压降，环境温度定义为地面或 0 伏，热阻类似于电阻。在此模型中，电容器 C jc（结点到外壳）和 C ca（外壳到环境）可用于模拟系统的动态热阻抗。随着电流（电源）的增加，电压（温度 -
硅压阻式压力传感器迟滞补偿
摘要：本文旨在研究补偿硅压力传感器的迟滞误差，以提高传感器精度。研究对象是基于MEMS技术的工业领域中的大量程扩散硅压阻式压力传感器。由于传感器的迟滞特性复杂，补偿困难，目前尚未见相关研究的先例。作者分析了迟滞特性的成因和影响因素，并通过实验证明了硅压力传感器满足广义Preisach模型的必要和充分条件。利用传感器的Preisach模型，采用逆广义Preisach模型的补偿算法对迟滞误差进行补偿，实验表明，补偿后迟滞误差明显减小，从而提高了传感器的精度。
低热阻（0.5 K/W）Ga2O3 肖特基整流器...
摘要 — Ga 2 O 3 的低热导率可以说是 Ga 2 O 3 功率和射频器件最严重的问题。尽管进行了许多模拟研究，但是还没有关于大面积封装 Ga 2 O 3 器件热阻的实验报告。这项工作通过展示 15-A 双面封装 Ga 2 O 3 肖特基势垒二极管 (SBD) 并测量其在底部和结侧冷却配置下的结到外壳热阻 (R θ JC) 来填补这一空白。R θ JC 特性基于瞬态双界面法，即 JEDEC 51-14 标准。结冷和底部冷却的 Ga 2 O 3 SBD 的 R θ JC 分别为 0.5 K/W 和 1.43 K/W，前者的 R θ JC 低于同等额定值的商用 SiC SBD。这种低 R θ JC 归因于直接从肖特基结而不是通过 Ga 2 O 3 芯片进行散热。R θ JC 低于商用 SiC 器件，证明了 Ga 2 O 3 器件在高功率应用中的可行性，并表明了适当封装对其热管理的重要性。索引术语 — 超宽带隙、氧化镓、封装、肖特基势垒二极管、热阻。
AN5558：空间应用中 RTG4™ 和 RT PolarFire® FPGA 的热管理和安装方法（早期 AC486）
结到外壳 (Θjc) 热阻设置：在封装顶部安装一个充当边界条件的冷板。较热结和冷板之间的温差迫使热量从芯片表面流到封装顶部。根据 CG/CGG1657 和 CG1509 封装的结构，由于结到外壳的热阻较低，因此可以通过 Kovar 盖散热（图 1 和表 1-1）。但是，绑在 Kovar 盖顶部的散热器会增加 CG/CGG1657 和 CG1509 封装的质量。航天器发射期间封装所经受的冲击和振动可能会使封装的焊柱引脚承受巨大的应力，从而对焊柱引脚和焊点造成潜在损坏。此外，用于将盖子粘合到硅芯片背面的热界面材料 (TIM) 可能会损坏。
热界面材料选择和 CFD 分析...
摘要 本论文是对具有不同导热性和尺寸的不同热界面材料进行比较研究的成果。本研究的目的是为产生高热量并需要最佳热解决方案的现代电子产品创建指南。CFD 热模拟与数学计算一起进行，以比较不同的 TIM 材料并帮助读者为其热负荷选择最佳 TIM。本研究还讨论了电子产品对热界面材料的要求以及如何使用具有有限热导率但具有更好设计参数（厚度）的热界面材料，并且可能比传统设计的高导热界面材料具有更好的效果。该研究更侧重于通过设计和材料选择的结合来实现更低的热阻，而不仅仅是具有更高的导热率。该作品包括使用具有不同热导率的不同 TIM 进行的多个热模拟结果。该研究还讨论了不同 TIM 的适当应用。关键词：- 热界面材料、热导率、热阻、设计厚度、CFD、热模拟。
IM8500 Rev B，压阻式压力传感器
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列，与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外，这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳（直径 5 毫米）。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸（2 毫米）。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计，该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片，而不是简单的平面隔膜，可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度，并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件，以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
新兴的忆阻人工神经元和突触装置......
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来，人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足，本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此，在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的，尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现，再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12，计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年，具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年，DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下（基于 MNIST 数据库），甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16，它采用脉冲