2SK2911-VB:SOT23封装N-Channel MOSFET技术规格

0 下载量 88 浏览量 更新于2024-08-03 收藏 233KB PDF 举报
"2SK2911-VB是一款由VB Semiconductor公司生产的SOT23封装的N-Channel场效应MOSFET,适用于DC/DC转换器、负载开关及LED背光照明等应用。这款MOSFET具有TrenchFET技术,100V的额定电压,以及2A的连续漏极电流能力。其特点包括低RDS(ON)(246mΩ@VGS=10V,VGS=20V),阈值电压Vth为2V,且经过100%Rg测试和100%UIS测试。该器件的栅极电荷(Qg)典型值为2.9nC,并且在不同温度下有不同的连续漏极电流限制。在25°C时,最大功率耗散为2.5W,而在70°C时则降低至1.6W。此外,它还具备一定的脉冲电流承受能力和雪崩能量承受能力,确保了在各种工作条件下的稳定性。" 2SK2911-VB的主要特性包括: 1. **TrenchFET技术**:这是一种先进的制造工艺,通过在MOSFET的硅片上形成沟槽结构,以减小导通电阻,提高效率。 2. **低RDS(ON)**:246mΩ的RDS(ON)意味着在VGS=10V和20V时,MOSFET的导通电阻非常低,这有助于在高电流应用中减少功耗和发热。 3. **阈值电压**:Vth=2V,这意味着当栅极电压达到2V时,MOSFET将开始导通。 4. **额定电压与电流**:100V的额定漏源电压和2A的连续漏极电流使得这款MOSFET适合处理中等电压和电流的应用。 5. **封装形式**:SOT23封装设计,体积小巧,便于在电路板上安装,适用于空间有限的场合。 6. **温度特性**:根据不同的工作环境温度,ID会有所不同,例如在25°C时ID可达到2A,而在70°C时ID降至1.6A。 7. **安全操作区**:经过100%Rg测试和100%UIS测试,保证了MOSFET在正常和异常条件下的可靠性。 8. **脉冲电流和雪崩能力**:允许短暂的大电流脉冲和一定的雪崩能量,增强了器件在瞬态过载情况下的耐受性。 这款MOSFET适用于需要高效能、小型化和可靠性的电子设备,如电源转换系统、LED驱动器以及便携式设备中的开关控制等。其低RDS(ON)特性和紧凑的封装尺寸使其成为许多设计工程师的首选。在实际应用中,设计者需要根据具体电路的需求,结合2SK2911-VB的参数进行选择和优化,以确保最佳性能和稳定性。

将下面这段源码转换为伪代码:def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

138 浏览量