MOSFET內(nèi)部的熱量會傳輸?shù)诫姼袦囟确秶?/h1>

發(fā)布時間:2020/12/6 22:54:07 訪問次數(shù):605

基于 I2C 的接口使系統(tǒng)設(shè)計師和遠程操作人員能夠控制和監(jiān)察系統(tǒng)的電源情況和功耗。器件經(jīng)過校準并保證在 –40°C 至 125°C 溫度范圍，輸出 DC 電壓準確度在整個電壓和負載調(diào)節(jié)范圍內(nèi)為 ±0.5%，而負載電流回讀準確度最大值為 ±2.5%。

LTM4675 包括 EEPROM、功率 MOSFET、電感器和支持性組件。該器件具快速、雙模擬控制環(huán)路和精準的混合信號電路。LTM4675 與更大型封裝 (16mm x 16mm BGA)、更大功率的雙通道 13A LTM4676A 是完全引腳兼容的，從而無需更改布局，以便系統(tǒng)設(shè)計師在原型設(shè)計階段可容易地于器件之間進行開關(guān)切換。

采用 6.25 mm × 6.25 mm BGA 封裝的 12 A 和 15 A 引腳兼容型 μModule 穩(wěn)壓器將電感用作散熱器

ADI 的 Power by Linear™ 20 VINμModule® (電源模塊)穩(wěn)壓器 LTM4626 和 LTM4638 采用 3D 封裝組裝(稱為組件封裝 (COP))。電感暴露在器件頂部。通過電感的溫度梯度，來自 MOSFET 內(nèi)部的熱量會傳輸?shù)诫姼猩�，然后傳輸�(shù)娇諝庵谢蛏崞魃稀?/span>

主要特性

占板面積 < 1 cm2 (單面 PCB) 或 0.5 cm2 (雙面 PCB) 的完整解決方案

封裝高度：3.87 mm (LTM4626) 和 5.02 mm (LTM4638)

寬輸入電壓范圍：3.1 V 至 20 V

輸出電壓：0.6 V 至 5.5 V

持續(xù)進行擴展以包括下列功能：數(shù)據(jù)采集和管理工具；適用于各種神經(jīng)網(wǎng)(NN)框架和推理引擎的模型轉(zhuǎn)換功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm® NN；支持新興的NN公司，例如GLOW和XLA；傳統(tǒng)ML算法（例如支持向量機和隨機森林）；以及在恩智浦嵌入式處理器上部署異構(gòu)處理模型的工具。

持續(xù)進行擴展以包括下列功能：數(shù)據(jù)采集和管理工具；適用于各種神經(jīng)網(wǎng)(NN)框架和推理引擎的模型轉(zhuǎn)換功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm® NN；支持新興的NN公司，例如GLOW和XLA；傳統(tǒng)ML算法（例如支持向量機和隨機森林）；以及在嵌入式處理器上部署異構(gòu)處理模型的工具。

(素材來源：eccn.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝）

基于 I2C 的接口使系統(tǒng)設(shè)計師和遠程操作人員能夠控制和監(jiān)察系統(tǒng)的電源情況和功耗。器件經(jīng)過校準并保證在 –40°C 至 125°C 溫度范圍，輸出 DC 電壓準確度在整個電壓和負載調(diào)節(jié)范圍內(nèi)為 ±0.5%，而負載電流回讀準確度最大值為 ±2.5%。

LTM4675 包括 EEPROM、功率 MOSFET、電感器和支持性組件。該器件具快速、雙模擬控制環(huán)路和精準的混合信號電路。LTM4675 與更大型封裝 (16mm x 16mm BGA)、更大功率的雙通道 13A LTM4676A 是完全引腳兼容的，從而無需更改布局，以便系統(tǒng)設(shè)計師在原型設(shè)計階段可容易地于器件之間進行開關(guān)切換。

采用 6.25 mm × 6.25 mm BGA 封裝的 12 A 和 15 A 引腳兼容型 μModule 穩(wěn)壓器將電感用作散熱器

ADI 的 Power by Linear™ 20 VINμModule® (電源模塊)穩(wěn)壓器 LTM4626 和 LTM4638 采用 3D 封裝組裝(稱為組件封裝 (COP))。電感暴露在器件頂部。通過電感的溫度梯度，來自 MOSFET 內(nèi)部的熱量會傳輸?shù)诫姼猩希缓髠鬏數(shù)娇諝庵谢蛏崞魃稀?/span>

主要特性

占板面積 < 1 cm2 (單面 PCB) 或 0.5 cm2 (雙面 PCB) 的完整解決方案

封裝高度：3.87 mm (LTM4626) 和 5.02 mm (LTM4638)

寬輸入電壓范圍：3.1 V 至 20 V

輸出電壓：0.6 V 至 5.5 V

持續(xù)進行擴展以包括下列功能：數(shù)據(jù)采集和管理工具；適用于各種神經(jīng)網(wǎng)(NN)框架和推理引擎的模型轉(zhuǎn)換功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm® NN；支持新興的NN公司，例如GLOW和XLA；傳統(tǒng)ML算法（例如支持向量機和隨機森林）；以及在恩智浦嵌入式處理器上部署異構(gòu)處理模型的工具。

持續(xù)進行擴展以包括下列功能：數(shù)據(jù)采集和管理工具；適用于各種神經(jīng)網(wǎng)(NN)框架和推理引擎的模型轉(zhuǎn)換功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm® NN；支持新興的NN公司，例如GLOW和XLA；傳統(tǒng)ML算法（例如支持向量機和隨機森林）；以及在嵌入式處理器上部署異構(gòu)處理模型的工具。

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