电巢直播|走进兴森实验室,深度剖析先进电子电路方案可靠性

兴森科技与电巢科技合作的《兴森大求真》第5期活动中,详细解析了电路板可靠性体系,包括PCB检测、元器件分析和可靠性评估。通过实例和案例,展示了兴森科技在产品质量和高可靠性方面的专业能力。

8月17日,兴森科技携手电巢科技联合推出的《兴森大求真》第5期“兴森实验室,让可靠看得见”直播活动圆满结束。

本期《兴森大求真》之“兴森实验室,让可靠看得见”用真实案例为基础,剖析PCB电路板可靠性体系,通过厚实力展示了行业翘楚的标准,证明了兴森实验室拥有开展电路板检测分析、电子元器件检测分析、及其环境可靠性评估的对外服务。面对市场环境中众多的电路板种类,兴森用经验和案例沉淀逐一应对,累积了海量的解决方案,在元器件检测方面更是服务了100+客户,做到了用数据说真话,让可靠性真实可见。

干货一:电路板可靠性体系

兴森科技致力于成为全球先进电子电路方案数字制造领军者,核心价值观是顾客为先,高效可靠,持续创新,共同成长。三十年来,兴森科技始终如一地追求电路板的高品质和高可靠性。

兴森科技产品种类多,涵盖高多层PCB、高密度互联HDI、软硬结合板、CSP封装基板、FCBGA封装基板、ATE测试板。PCB制造工艺则涵盖了Tenting工艺、Msap工艺、ETS工艺、SAP工艺、RDL工艺,并提供从电路板设计、制造、SMT组装的一站式服务。

多年沉淀下来,兴森科技已建立了完整的电路板可靠性体系和管理流程。根据客户需求,通过可靠性仿真及设计、工艺过程控制、测试评估、失效分析,帮助客户以合理的成本,实现满足应用场景的产品可靠性。

兴森科技旗下的兴森实验室成立于2010年,拥有各类检测试验设备100多台,可开展电路板检测分析、电子元器件检测分析、可靠性试验。

1、电路板检测分析:包括板材性能测试、PCB测试及失效分析、焊点测试及失效分析;

2、电子元器件检测分析:包括电子元器件的补充筛选、失效分析、DPA破坏物理分析等;

3、可靠性试验:包括早期筛选试验、寿命验证试验、焊点可靠性试验等。

兴森实验室不仅支撑兴森内部产品的研发创新、品质及可靠性,并且是一个对外开放的实验室。接下来,我们将以PCB板材性能评估、电路板可靠性评估、元器件检测分析为例,一一给大家介绍。


干货二:PCB板材性能评估

板材的性能,对成品电路板性能有全方位

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用数据的行为模式识别与分类,有助于精细化力需求管理、用户画像构建及个性化用服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用行为的高效聚类分析,挖掘典型用模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为力公司开展需求响应、负荷预测用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解拓展应用能力。
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