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航空电子元件X射线检查
航空电子设备利用半导体、印刷电路板组件 (pcba) 和锂离子电池等组件，这些组件有助于在小巧精致的封装中提供非凡的创新和功能。预测显示，航空电子设备市场将从 2019 年的 685 亿美元强劲增长至 2024 年的 869 亿美元。增长归因于航空电子设备的先进性推动了新设计、新功能和新连接，从而改善了飞机运行，同时提高了安全性，例如防撞系统和卫星导航。这些好处伴随着巨大的责任，因为航空电子设备在飞机正常运行中起着至关重要的作用。因此，如今的成功飞行在很大程度上取决于航空电子组件的质量，通常是微观层面上不可见元素的质量。在整个航空业中，航空电子设备的影响是巨大而普遍的。
航空电子元件的X射线检查
航空电子设备利用半导体、印刷电路板组件 (pcba) 和锂离子电池等组件，这些组件有助于在小巧精致的封装中提供非凡的创新和功能。预测显示，航空电子设备市场将从 2019 年的 685 亿美元强劲增长至 2024 年的 869 亿美元。增长归因于航空电子设备的先进性推动了新设计、新功能和新连接，从而改善了飞机运行，同时提高了安全性，例如防撞系统和卫星导航。这些好处伴随着巨大的责任，因为航空电子设备在飞机正常运行中起着至关重要的作用。因此，如今的成功飞行在很大程度上取决于航空电子组件的质量，通常是微观层面上不可见元素的质量。在整个航空业中，航空电子设备的影响是巨大而普遍的。
电子元件电磁稳定性预测模型的开发
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
电子元件焊点合金中的蠕变疲劳相互作用...
符合航空航天和国防工业的约束条件。在焊点可靠性研究中，使用有限元分析模拟似乎是一种有前途的解决方案；其结果是维持不断增加的资格测试成本。但是，这种模拟需要焊点所用合金的机械性能。到目前为止，文献中还没有关于机械本构模型、参数或疲劳规律的重要共识。由于这些合金的熔点低，其机械行为很复杂，即使在室温下也能达到可见的粘度域。此外，在这些合金的疲劳分析中不能忽略蠕变疲劳相互作用。因此，很明显，最终应用中的焊点微观结构非常复杂。
用于增强传感器和电子元件的磁致伸缩材料
免责声明 本文件为美国政府机构赞助工作的记录。美国政府、劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司及其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者观点和意见不一定代表或反映美国政府或劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司的观点和意见，不得用于广告或产品代言目的。
可重用设计：电力电子元件的残值监控
延长电子产品的使用寿命是可持续设计的一个主要问题。电力电子元件是我们日常服务使用中不断增长的一部分，从笔记本电脑充电器（10-100 W）、家用空调（1-10 kW）、太阳能发电厂（1-100 kW）到铁路电动汽车（1-100 MW）。由于设备体积与额定功率成正比，因此它们大大增加了电子垃圾的产生量。修复转换系统对设计师来说是一个挑战，即系统应该如何设计才能在多年内得到维护。此外，通过电子元件（或子系统）再利用引入循环经济意味着评估电力电子产品的剩余价值。本文首先从现有技术的角度介绍了残值评估，以定义电力电子元件应包括的相关参数（例如：平均故障间隔时间 - MTBF - 多因素函数、元件市场价格评级、内部残值关键材料、内含能量等），并提出了一种估算该值的方法。© 2022 作者。由 ELSEVIER B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由第 32 届 CIRP 设计会议科学委员会负责同行评审
电子元件组装的进步：实时人工智能驱动的检测技术
摘要：本研究提出了一种先进的方法，通过利用最先进的人工智能 (AI) 和深度学习技术进行实时在线检查来提高电子组装质量。主要目标是确保符合严格的制造标准，特别是 IPC-A-610 和 IPC-J-STD-001。该系统利用现有的拾放机基础设施，在组装过程中捕获电子元件的高分辨率图像。这些图像由能够检测出各种缺陷的 AI 算法即时分析，包括元件及其引线中的损坏、腐蚀、伪造和结构不规则。这种主动方法通过将实时缺陷检测和严格遵守行业标准整合到装配过程中，从传统的被动质量保证方法中转变而来。该系统的准确率超过 99.5%，处理速度约为每个组件 5 毫秒，使制造商能够及时识别和解决缺陷，从而显著提高制造质量和可靠性。该实施利用大数据分析，分析超过十亿个组件来改进检测算法并确保强大的性能。通过在缺陷升级之前预防和解决缺陷，该方法可最大限度地减少生产中断并促进更高效的工作流程，最终大幅降低成本。本文展示了多个组件缺陷案例研究，重点介绍了通过人工智能和深度学习识别的各种缺陷类型。这些示例与详细的性能指标相结合，为优化电子元件组装流程提供了见解，有助于提高生产效率和质量。
忆阻器——第四大基本无源电子元件及其记忆解释
30 多年来，忆阻器一直是个谜，直到 2008 年 [ 8 ] HP 实验室的一组研究人员宣布成功实现第一个器件形式的忆阻器。这一最新发现吸引了众多科学家、工程师和研究人员的注意，他们纷纷探索忆阻器在分立和阵列配置中的更多可行应用及其器件技术。HP 忆阻器技术由厚度为 D 的氧化钛 (TiO 2 ) 薄膜双层和两个用作电极的铂 (Pt) 金属触点组成。TiO 2 的一部分掺杂了氧空位，因此变成 TiO 2-z，另一部分保持纯 TiO 2 。这些氧空位带正电，因此具有导电性，未掺杂的另一侧具有电阻特性，使得整个排列表现为半导体材料，见图 4。请注意，实际上带电掺杂剂沿着器件宽度散布，但是，其在一边的浓度与另一边的浓度相比可以忽略不计，从而导致两个不同的电阻区域。结构布置构成了两个串联连接的电阻 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜 和 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜。 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜 电阻对应于宽度为 ( w ) 的掺杂区域（TiO 2-z 即高导电区域），而 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 电阻对应于宽度为 ( Dw ) 的未掺杂区域（TiO 2 即低导电区域），因此 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ≫ 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜 是两个电阻极限，分别表示器件的 OFF 和 ON 状态。掺杂区域和未掺杂区域之间的边界（用双向箭头表示）根据流动电流的方向或施加电压的极性来回移动。