从工艺到应用,智能制造赋能高多层算力电路板新发展

智能制造高多层算力电路板,是连接各类算力芯片、保障设备高效运行的关键载体。作为捷多邦的老张,深耕PCB十二年,在与不同行业客户的合作中,深刻认识到这类电路板的重要性,以及智能制造技术对其发展的推动作用。

高多层算力电路板的设计复杂度高,线路密度大,对生产工艺的精度要求极高。在智能制造体系下,通过CAD设计与智能仿真技术,可提前优化电路板的线路布局,规避信号干扰、散热不良等问题。同时,自动化生产设备能实现高精度的线路加工与层间对准,保障了电路板的核心性能。

之前有个做AI服务器研发的客户,其核心设备需要用到20层以上的高多层算力电路板,初期因选择传统生产模式,产品良率极低。后来引入智能制造生产方案,通过智能层压、激光钻孔与自动化检测等技术,不仅良率大幅提升,生产周期也缩短了近一半。这就是智能制造技术的魅力所在。

随着智能制造技术的不断进步,高多层算力电路板的技术门槛在逐步降低,但其品质要求却在持续提升。后续我会分享更多关于这类电路板的设计技巧与生产经验,感兴趣的朋友可以关注我,一起探讨PCB领域的各类问题与发展趋势。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制法的设计思路、RBFNN的结构与权重更机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化法、机器学习、电系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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