38、印刷电路板制造信息文档与传输指南

印刷电路板制造信息文档与传输指南

1. 引言

印刷电路板(PCB)的制造始于软工具制作过程。此过程是将客户的计算机辅助设计(CAD)数据转化为制造裸印刷电路板所需的必要工具。制造印刷电路板通常需要的工具包括用于内层导电层、外层导电层和阻焊层图案光印的 artwork,以及用于命名和过孔填充层丝网印刷图案的 artwork。此外,还需要钻孔和铣削数控(NC)程序、电气测试网表和夹具,以及 CAD 参考软工具。在工具制作过程中,还会确定物料清单(BOM)和工艺流程。

在工具制作过程中,会分析客户的零件编号,以确定设计特征与制造工艺能力的兼容性。同时,以最低成本优化产品制造是主要目标。不过,大部分成本在 PCB 设计师将设计传输到制造现场之前就已确定。PCB 设计团队和制造工具团队早期投入时间进行规划,可显著节省产品的总体成本。

2. 信息传输

2.1 所需信息

及时制作零件编号的工具依赖于正确的信息。必须向制造商明确 PCB 上所需的所有特征。这些信息通过设计数据、图纸和文本信息来定义。允许制作 PCB 工具所需的信息和常见数据格式如下:
|信息类型|信息内容|格式|
| ---- | ---- | ---- |
|零件编号信息|定义要制造的零件编号,包括修订号、版本发布、日期等|通常在零件图纸中提供,也可作为附加文本文件提供|
|零件图纸|可能包含特定设计要求,如材料要求、受控阻抗要求、阻焊层类型、命名颜色和尺寸公差|常见格式为 HP - GL 和 PostScript|
|钻孔图纸|通常仅包含孔的位置和工具编号,工具编号用于对照钻孔图纸确定所需尺寸、电镀状态、尺寸公差和总数以进行验证

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值