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向欣电子

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向欣电子文章

  • 百亿赛道爆发!气凝胶:双碳下的“隔热王者”,谁将主导未来?(附核心企业全梳理)2025-08-08 07:29

    双碳目标下,这个“隔热王者”凭借导热系数低2-3个数量级、厚度减半、寿命翻倍的颠覆性优势,加速替代传统材料。新能源车电池安全刚需+建筑节能千亿市场,驱动渗透率飙升!宁德时代、比亚迪供应链布局已现,2025年市场规模剑指百亿(开源/国海证券等多家机构共识)。成本骤降30%的产业
    导热系数 新能源车 3273浏览量
  • Si、SiC与GaN,谁更适合上场?| GaN芯片PCB嵌埋封装技术解析2025-08-07 06:53

    以下完整内容发表在「SysPro电力电子技术」知识星球-《功率GaN芯片PCB嵌埋封装技术全维解析》三部曲系列-文字原创,素材来源:TMC现场记录、Horse、Hofer、Vitesco-本篇为节选,完整内容会在知识星球发布,欢迎学习、交流-1400+最新全球汽车动力系统相关的报告与解析已上传知识星球导语:在半导体产业的竞技场上,Si、SiC与GaN正上演一
    GaN SiC 芯片 1305浏览量
  • 汽车空调用耐高温高导热绝缘材料 | 晟鹏科技2025-08-05 06:39

    一、核心性能要求:高温下的“绝缘+导热”双保障汽车空调的功率器件(如电动压缩机控制器)工作时会产生大量热量,且安装环境靠近发动机舱或车厢,温度波动大(-40℃~150℃),垫片需在极端温度下保持性能稳定。1.耐高温性:适应宽温波动长期工作温度需覆盖-40℃~150℃(车规级标准),短期峰值温度(如压缩机过载时)需耐受175℃以上(持续100小时无性能衰减)。
    汽车 绝缘材料 893浏览量
  • PCB板载轴向磁通电机的秘密2025-08-03 10:22

    -关于PCB定子电机技术方案的揭秘-文字原创,素材来源:ECM、网络-本篇为知识星球节选,完整版报告与解读在知识星球发布-1500+最新电动汽车前瞻技术报告与解析已上传知识星球导语:PCB板载轴向磁通电机,简称PCB电机,是一种将定子绕组直接印制在印刷电路板(PCB)上的电机,正以其独特的技术特征,逐渐走进我们的视野。今天,我们一起探秘PCB板载轴向磁通电机
    pcb PCB 开关磁通电机 1952浏览量
  • 2025最新前瞻技术方案揭秘(第二期):逆变器、软件与控制算法、仿真与人工智能2025-08-02 07:02

    -关于2025最新前瞻技术方案揭秘·第二期-文字原创,素材来源:解决方案供应商-本篇为知识星球节选,完整版报告与解读在知识星球发布-1500+最新电动汽车前瞻技术报告与解析已上传知识星球目录01Dana:高性能电动汽车的多级逆变器拓扑结构02IAV:N合1控制器——高度集成的汽车电子系统03Dana:基于快速有限元分析的电机与逆变器优化设计:成本与效率平衡方
    人工智能 仿真 逆变器 1667浏览量
  • 固态电池技术路线及产业化进展2025-08-01 06:36

    固态电池技术路线及产业化进展
    AI 固态电池 909浏览量
  • 热管理技术设计革命:主动散热与被动散热2025-08-01 06:23

    随着半导体工艺逼近物理极限,集成电路产业正加速向“超越摩尔”时代跃迁,芯片功率密度与发热量剧增。5G、AI、HPC、数据中心等新兴领域对高效热管理技术提出迫切需求。先进封装与热管理技术成为突破算力瓶颈
    散热 热管理 591浏览量
  • 晟鹏科技SPA-SPK30在小家电PTC加热器的应用2025-07-31 06:30

    一、电吹风PTC加热器的技术瓶颈与材料革新需求电吹风作为高频使用的小家电,其核心部件PTC(正温度系数陶瓷)加热器的性能直接决定了产品安全性和用户体验。传统PTC加热器采用聚酰亚胺绝缘膜包裹发热体,虽具备良好的绝缘性和耐热性,但其导热系数仅约0.2W/(m·K),成为制约热效率提升的关键瓶颈。这一低导热特性导致三大核心问题:-热堆积效应:热量无法及时导出,局
    PTC 加热器 小家电 951浏览量
  • 如何选择 1200V SiC(碳化硅)TO-247 单管的耐高温绝缘导热垫片?2025-07-29 06:21

    近期,华为旗下海思技术有限公司正式进军碳化硅功率器件领域,推出了两款1200V工规SiC单管产品——ASO1K2H035M1T4和ASO1K2H020M1T4,专门面向工业高温、高压场景场景。图片来源:海思官网截图#海思此次推出的两款1200VSiC单管均采用TO-247-4封装,具备优良的导通和快速开关特性,能够在高温高压环境下保持稳定性能。具体而言,AS
    导热 碳化硅 533浏览量
  • 简单聊聊,AI全栈方案之AI存储2025-07-29 06:02

    看到不少AI行业的团队在同一个地方摔跤:花大价钱搭了GPU集群,挖来算法高手优化模型,最后却卡在数据这一环节。就像烧着最旺的炭火,拿着祖传十六代的食谱,要做菜时却发现食材要么锁在深窖里拿不出来,要么已经受潮变质——这样怎么可能做出好菜?AI圈子里现在逐渐形成一个共识:算力决定跑多快,算法决定以什么姿势跑,而数据才真正决定能跑多远,不管是在训练,还是在推理。一
    AI 存储 1120浏览量