33、印刷电路板电镀工艺全解析

印刷电路板电镀工艺全解析

在印刷电路板(PCB)的制造过程中,电镀工艺起着至关重要的作用。不同的电镀工艺可以赋予电路板不同的性能,满足各种应用场景的需求。下面将详细介绍几种常见的电镀工艺。

1. 化学镀工艺

化学镀工艺主要包括化学镀镍和化学镀金。

1.1 化学镀镍

化学镀镍用于加成工艺,其操作条件如下:
- pH值 :8 - 10
- 温度 :90 ± 1 °C

1.2 化学镀金

化学镀金优于浸镀金。在化学镀金中,使用次磷酸钠作为还原剂,柠檬酸钠作为络合剂。镀液温度为90 - 95 °C,pH范围为7 - 8。典型的镀液成分如下表所示:
|成分|含量|
| ---- | ---- |
|氰化金钾|2 g/l|
|柠檬酸钠|50 g/l|
|氯化铵|75 g/l|
|次磷酸钠|10 g/l|
|pH值|7 - 7.5|
|温度|90 - 95 °C|

该工艺用于在全加成工艺中对PCB的边缘连接器部分进行镀金。虽然金具有良好的性能,但如果控制不当,焊点中的金金属可能导致脆化和早期失效。不过,当得到适当控制时,印刷电路板焊盘上的镀金可以提供高效的可焊性保护,并且对焊点无害。

2. 电镀工艺

电镀工艺是PCB制造中常用的方法,主要包括铜电镀、锡电镀、锡 - 铅合金电镀、镍电镀和金电镀。

2.1 铜电镀

在印刷电路板中,铜电镀用于增加表面和钻孔

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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