59、多层印刷电路板制造工艺全解析

多层PCB制造工艺详解

多层印刷电路板制造工艺全解析

1. 光阻材料与应用

1.1 干膜光阻

干膜光阻通常厚度在1.5到2.0密耳之间,也有特殊厚度的产品。它通过热辊层压机进行应用。为了生产精细线路和间距,湿压辊涂布器有助于填充表面缺陷,同时精确的平整度和均匀的温度也非常重要。适用于高密度应用的光阻包括对激光具有高感光度的薄膜。

1.2 液态光阻

液态光阻在印刷 - 蚀刻工艺中表现良好,具有出色的附着力,能容忍表面缺陷,且成本相对较低。但它的缺点是需要完美的涂层,异物、漏涂、薄点和去湿等问题都会导致严重的图像问题,而且湿涂层可能会污染传输系统。

液态光阻的涂布方法有以下几种:
|涂布方法|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- |
|辊涂|成本最低且最常用,能产生非常均匀的涂层,通过精心选择涂布参数可实现0.1密耳的涂层厚度控制|涂布辊是薄弱环节,对齐问题会导致涂层不均匀,磨损或切割不当的凹槽会导致涂层质量低下|
|幕涂|能产生高质量的涂层|并非所有光阻都具有适合幕涂的粘度|
|电沉积|能提供可控的高质量涂层|成本高,在内层处理中应用不广泛|

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(液态光阻):::process --> B(辊涂):::process
    A --> C(幕涂):::process
    A --> D(电沉积):::process
    B 
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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