干货 | 关于PCB中的“平衡铜”,一文全部说明白

平衡铜是PCB设计的关键,通过填充铜箔以改善信号返回路径,降低电源阻抗并减少板弯板翘。它包括平面和网格状两种形式,适用于不同场景。高频区域推荐使用铜箔平面,而晶振和高频器件需特殊处理。设计时要注意地平面的分割,孤岛处理,以及与正常线路的距离。合理的铜箔面积和层间匹配能防止分层风险,平衡铜还能优化残铜率。

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平衡铜是PCB设计的一个重要环节,对PCB上闲置的空间用铜箔进行填充,一般将其设置为地平面。

平衡铜的意义在于: 对信号来说,提供更好的返回路径,提高抗干扰能力;对电源来说,降低阻抗,提高电源效率;对PCB本身来说,可以减少板弯板翘的问题,提高产品质量。

平衡铜有两种方式: 填充铜箔平面或者网格状铜箔。

两种方式各有利弊: 铜箔平面散热能力强,网格状铜箔电磁屏蔽作用大一些,但需要注意信号频率和铜箔上地孔的间距问题。

地孔一定要以小于λ/20的间距,在铜面上打孔,与多层板的地平面“良好接地”。只有把覆铜处理好,才能起到作用。一旦处理不当,覆铜就会产生天线效应,噪声就会向外发射。

高频区域避免用网格状铜箔,空旷区域用铜箔平面,结合使用,才能很好地保证均匀和平衡性。

平衡铜需要注意以下几点:

①数字地和模拟地分开来平衡覆铜,不同的单点地连接,需要通过0欧姆或磁珠连接

②孤岛(死区)平衡铜箔的处理

③晶振高频器件的覆铜,环绕晶振覆铜,注意隔离带,同时对外壳进行另外接地处理

④平衡覆铜远离正常的线路焊盘,走线、铜皮、钻孔≥0.5mm

常用的产品叠层设计,铜箔的使用是1oz(盎司),这是个重量单位,也可以认为是厚度单位。1oz(盎司)铜在PCB的1平方英尺区域上滚动,厚度为1.2 mil左右。(找元器件现货上唯样商城)

产品设计中,需要注意的是:

铜箔面积应与对面的“铜箔填充”相平衡,还要尝试将信号走线尽可能均匀地分布在整个电路板上。做好这一点,从前期的布局部分,就得需要注意。对于多层电路板,将对称的相对层与“铜箔填充”相匹配。如果铜箔填充不足,层间预浸料填充不足,就会存在分层风险。

覆铜可以平衡铜箔,不仅在信号或电源层中是必需的,而且在 PCB 的核心层和预浸层中也是必需的,确保这些层中铜的比例均匀,保持 PCB 整体铜箔平衡。

还有一点,叠层设计中,残铜率预估一般平面预估80%,走线预估30%,平衡铜可以很好地拟合残铜率,尽量保证叠层设计的准确性。

### 回答1: Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架,但在一些方面有所不同。 1. 数据处理模型 Spark Streaming 基于批处理模型,将流数据分成一批批进行处理。而 Flink 则是基于流处理模型,可以实时处理数据流。 2. 窗口处理 Spark Streaming 的窗口处理是基于时间的,即将一段时间内的数据作为一个窗口进行处理。而 Flink 的窗口处理可以基于时间和数据量,可以更加灵活地进行窗口处理。 3. 状态管理 Spark Streaming 的状态管理是基于 RDD 的,需要将状态存储在内存中。而 Flink 的状态管理是基于内存和磁盘的,可以更加灵活地管理状态。 4. 容错性 Flink 的容错性比 Spark Streaming 更加强大,可以在节点故障时快速恢复,而 Spark Streaming 则需要重新计算整个批次的数据。 总的来,Flink 在流处理方面更加强大和灵活,而 Spark Streaming 则更适合批处理和数据仓库等场景。 ### 回答2: Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架,它们都支持低延迟的流处理和高吞吐量的批处理。但是,它们在处理数据流的方式和性能上有许多不同之处。下面是它们的详细比较: 1. 处理模型 Spark Streaming 采用离散化流处理模型(DPM),将长周期的数据流划分为离散化的小批量,每个批次的数据被存储在 RDD 中进行处理,因此 Spark Streaming 具有较好的容错性和可靠性。而 Flink 采用连续流处理模型(CPM),能够在其流处理过程中进行事件时间处理和状态管理,因此 Flink 更适合处理需要精确时间戳和状态管理的应用场景。 2. 数据延迟 Spark Streaming 在处理数据流时会有一定的延迟,主要是由于对数据进行缓存和离散化处理的原因。而 Flink 的数据延迟比 Spark Streaming 更低,因为 Flink 的数据处理和计算过程是实时进行的,不需要缓存和离散化处理。 3. 机器资源和负载均衡 Spark Streaming 采用了 Spark 的机器资源调度和负载均衡机制,它们之间具有相同的容错和资源管理特性。而 Flink 使用 Yarn 和 Mesos 等分布式计算框架进行机器资源调度和负载均衡,因此 Flink 在大规模集群上的性能表现更好。 4. 数据窗口处理 Spark Streaming 提供了滑动、翻转和窗口操作等灵活的数据窗口处理功能,可以使用户更好地控制数据处理的逻辑。而 Flink 也提供了滚动窗口和滑动窗口处理功能,但相对于 Spark Streaming 更加灵活,可以在事件时间和处理时间上进行窗口处理,并且支持增量聚合和全量聚合两种方式。 5. 集成生态系统 Spark Streaming 作为 Apache Spark 的一部分,可以充分利用 Spark 的分布式计算和批处理生态系统,并且支持许多不同类型的数据源,包括Kafka、Flume和HDFS等。而 Flink 提供了完整的流处理生态系统,包括流SQL查询、流机器学习和流图形处理等功能,能够灵活地适应不同的业务场景。 总之,Spark Streaming 和 Flink 都是出色的流处理框架,在不同的场景下都能够发挥出很好的性能。选择哪种框架取决于实际需求和业务场景。 ### 回答3: Spark Streaming和Flink都是流处理引擎,但它们的设计和实现方式有所不同。在下面的对比中,我们将比较这两种流处理引擎的主要特点和差异。 1. 处理模型 Spark Streaming采用离散流处理模型,即将数据按时间间隔分割成一批一批数据进行处理。这种方式可以使得Spark Streaming具有高吞吐量和低延迟,但也会导致数据处理的粒度比较粗,难以应对大量实时事件的高吞吐量。 相比之下,Flink采用连续流处理模型,即数据的处理是连续的、实时的。与Spark Streaming不同,Flink的流处理引擎能够应对各种不同的实时场景。Flink的实时流处理能力更强,因此在某些特定的场景下,它的性能可能比Spark Streaming更好。 2. 窗口计算 Spark Streaming内置了许多的窗口计算支持,如滑动窗口、滚动窗口,但支持的窗口计算的灵活性较低,只适合于一些简单的窗口计算。而Flink的窗口计算支持非常灵活,可以支持任意窗口大小或滑动跨度。 3. 数据库支持 在处理大数据时,存储和读取数据是非常重要的。Spark Streaming通常使用HDFS作为其数据存储底层的系统。而Flink支持许多不同的数据存储形式,包括HDFS,以及许多其他开源和商业的数据存储,如Kafka、Cassandra和Elasticsearch等。 4. 处理性能 Spark Streaming的性能比Flink慢一些,尤其是在特定的情况下,例如在处理高吞吐量的数据时,在某些情况下可能受制于分批处理的架构。Flink通过其流处理模型和不同的调度器和优化器来支持更高效的实时数据处理。 5. 生态系统 Spark有着庞大的生态系统,具有成熟的ML库、图处理库、SQL框架等等。而Flink的生态系统相对较小,但它正在不断地发展壮大。 6. 规模性 Spark Streaming适用于规模小且不太复杂的项目。而Flink可扩展性更好,适用于更大、更复杂的项目。Flink也可以处理无限制的数据流。 综上所述,Spark Streaming和Flink都是流处理引擎,它们有各自的优缺点。在选择使用哪一个流处理引擎时,需要根据实际业务场景和需求进行选择。如果你的业务场景较为复杂,需要处理海量数据并且需要比较灵活的窗口计算支持,那么Flink可能是更好的选择;如果你只需要简单的流处理和一些通用的窗口计算,Spark Streaming是更为简单的选择。
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