12、印刷电路板基础材料全解析

印刷电路板基础材料全解析

1. 印刷电路板基础材料标准

在印刷电路板领域,IPC - 4101是应用于基础材料的通用标准。该标准提供了各类材料的分类方案和规格表,通过规格表编号可对不同材料进行总结,每个规格表都包含特定材料类型的性能要求。同时,它还为层压板和预浸料材料的识别提供了分类方案。

2. FR - 4材料相关问题

2.1 FR - 4的定义

从相关列表中可知,被视为NEMA FR - 4等级的材料具有阻燃性,采用编织玻璃纤维增强,且主要是基于环氧树脂的体系,其中有一种特定类型被指定为环氧 - 聚苯醚(PPO)共混物。

2.2 FR - 4的多样性

市售FR - 4材料最明显的差异在于玻璃化转变温度(Tg)值。规格表21中提到的FR - 4最低Tg为110°C,更常见的是Tg值在130 - 140°C和170 - 180°C之间的材料。这表明FR - 4材料可由不同类型的环氧树脂组成,实际上,有许多类型的环氧树脂能提供不同的Tg值和其他性能差异。此外,树脂体系还可能包含环氧树脂以外的树脂,如环氧 - PPO共混物。规格表82涵盖了一种用于加成镀铜工艺的催化FR - 4材料,其催化剂是涂有钯的高岭土粘土填料,这说明含填料的材料也可归类为FR - 4。

2.3 FR - 4的长久适用性

多年来,FR - 4材料在印刷电路制造中最为成功且应用广泛。原因主要有以下几点:
- 应用范围广 :FR - 4实际上涵盖了一系列材料类型,尽管它们具有某些共同特性且主要基于环氧树脂,但通常能满足最常见的最终应用需求。对于相对简单的应

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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