以AI數據分析完成PCB鎖點位置最佳化｜ExpertAI

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以AI數據分析完成PCB鎖點位置最佳化｜ExpertAI

Apr.19,2024

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前言
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背景
成果
結論

前言

在電子產品的設計和生產過程中，PCB（印刷電路板）的鎖點位置設計是確保產品穩定性和可靠性的關鍵因素之一。隨著AI技術的不斷進步，我們現在可以利用AI工具輔助PCB鎖點位置的最佳化設計，從而提升電子產品的性能和使用壽命。
本篇文章將介紹如何利用Altair AI工具進行PCB鎖點位置的最佳化設計，並分析其帶來的成果和技術特點。

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背景

PCB作為電子產品的核心部件，其在工作過程中可能會受到不同溫度影響，導致內部的熱膨脹和變形分布不均。這些不均勻的變形行為會導致焊錫或錫球的疲勞，進而引發電子產品的故障。因此，如何配置PCB的鎖點位置以最小化其在工作溫度下的變形量，是一項重要的設計挑戰。

在這個背景下，我們可以利用AI技術輔助進行最佳化分析。特別是Altair AI工具的應用，可以大大提升分析效率，實現更為精確的最佳化設計。

成果

在本案例中，我們利用Altair AI工具對PCB鎖點位置進行了全面的最佳化分析。首先，利用SimLab中的Electronics功能，導入ECAD（電子計算輔助設計）數據，建立PCB的等效材料模型。接著進行穩態熱固耦合分析，以獲得原始設計下的PCB變形量分布。

然後，在HyperMesh中建立鎖點的移動變量模型，並利用Design Explorer執行DOE（設計實驗法）分析，探索各種鎖點配置下的PCB位移量分布。隨後，運用Expert AI的聚群分類功能，對多個DOE分析結果進行分類，確定最佳位移量分布模式。

最後，通過將這些分類結果應用於後續最佳化分析中，成功地達到了位移量最大值減少37%的優化效果，並實現了更為均勻的位移量分布。

技術特點

全自動化數據處理

利用SimLab的Electronics功能，可自動化處理ECAD數據並生成等效材料模型，節省了大量的時間和人力成本。

高效的聚群分類

Expert AI的聚群分類功能，能夠有效分類DOE分析結果，幫助工程師快速確定最佳設計方向。

精確的最佳化設計

基於AI的最佳化分析，能夠實現更為精確的鎖點配置，提高產品的可靠性和使用壽命。

簡單易用的操作界面

Altair AI工具集成在HyperMesh環境中，界面友好，操作簡單，即使是非AI專業的工程師也能輕鬆上手。

結論

通過本次案例，我們可以看到，利用Altair AI工具進行PCB鎖點位置的最佳化設計，不僅能顯著改善位移量分布的均勻性，還能有效降低位移量的最大值。這種基於AI技術的最佳化方法，為電子產品設計提供了新的可能性，將成為未來工程設計中的重要工具。

希望這次的分享能對您有所啟發。如果您有任何問題或想進一步了解AI技術在電子產品設計中的應用，請隨時聯繫我們。期待下次見面！

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