58、多层印刷电路板材料与加工全解析

多层印刷电路板材料与加工全解析

1. 箔材特性与优势

在多层印刷电路板(ML - PWB)的制造中,箔材的特性对最终产品的性能有着重要影响。有一种箔材存在一些缺点,它比较脆弱,难以进行返工操作;完全显影抗蚀剂较为困难,这会导致短路发生率较高;并且它与制造埋孔和盲孔的电镀工艺不兼容。

不过,层压板供应商提供的另一种箔材——反向处理箔(RTF),在生产精细线路方面具有优势。RTF铜箔的两面都涂有附着力促进剂,根据4562标准被归类为代码R(反向处理的粘结增强[阴极侧],两面防污)。当铜齿反向时,蚀刻化学过程可以在层压板表面停止,从而改善线路的清晰度,有利于精细线路的成像。

2. 内层工艺

内层细节本质上是一种薄的双面印刷电路。标准内层工艺不包含电镀孔,它通过印刷 - 蚀刻工艺生产。而盲孔、埋孔层和层压芯则包含必须通过图形电镀或全板电镀工艺进行电镀的孔。

以下是四种内层工艺选项的典型流程图:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([裸铜覆层压板]):::startend --> B(工艺1: 印刷和蚀刻):::process
    A --> C(工艺2: 蚀刻后冲孔):::process
    A --> D(工艺3: 图形电镀):::process
    A --> E
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