英飞凌IPI076N12N3G芯片中文规格书:低阻高性能

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"IPI076N12N3 G是英飞凌(INFINEON)公司生产的一款OptiMOSTM3功率晶体管,该芯片提供了中文版的规格书手册。这款芯片主要特点是N沟道、正常电平驱动,具备出色的门极电荷与RDS(on)乘积(FOM),拥有非常低的导通电阻RDS(on),可在175°C的高温下工作,并符合无铅、RoHS和卤素免费的标准。此外,它已按照JEDEC标准进行资格认证,适用于高频开关和同步整流应用。" IPI076N12N3G的主要特性包括: 1. N沟道设计,采用正常电平驱动。 2. 极高的性能指标,门极电荷与RDS(on)乘积(FOM)优秀,意味着在高速开关时能保持高效能。 3. 非常低的导通电阻RDS(on),这有助于减少工作时的功率损耗,提高效率。 4. 芯片可承受175°C的高温操作,扩展了其在高温环境下的应用范围。 5. 符合环保要求,采用无铅镀层,符合RoHS和卤素免费规定。 6. 已通过JEDEC标准认证,适合目标应用,确保了可靠性和稳定性。 在电气参数方面,IPI076N12N3G的最大额定值包括: 1. 连续漏电流(ID)在25°C时为100A,100°C时为76A。 2. 脉冲漏电流(ID,pulse)在25°C时可达400A。 3. 单脉冲雪崩能量(EAS)在ID=100A,RGS=25W时为230mJ。 4. 门极源电压(VGS)允许的最大值为±20V。 5. 总功率耗散(Ptot)在25°C时为188W。 6. 操作和存储温度范围为-55°C至175°C。 7. 绝缘耐压(VDS)为120V,最大RDS(on)为7.6mΩ,连续漏电流(ID)的最大值为100A。 封装形式有PG-TO262-3和PG-TO220-3,产品标记为076N12N。 热特性方面,IPI076N12N3G具有一定的热阻,这些参数对于评估芯片在不同散热条件下的性能至关重要。 IPI076N12N3G是一款高性能、高耐温、环保的功率晶体管,适用于需要高效能、低损耗和稳定性的电源管理、开关电源和同步整流等应用场景。其详细规格书手册提供了全面的技术参数和使用指导,便于工程师在设计和应用中进行选择和优化。

2023-07-12 13:37:05.290 -ERROR 17024 [pool-7-thread-1] o.s.s.s.TaskUtils$LoggingErrorHandler : Unexpected error occurred in scheduled task. java.lang.NullPointerException: null at com.ipi.negotiate.task.NegotiateSmallNegotiateTask.qslSmallNegotiateEnd(NegotiateSmallNegotiateTask.java:68) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.scheduling.support.ScheduledMethodRunnable.run(ScheduledMethodRunnable.java:84) at org.springframework.scheduling.support.DelegatingErrorHandlingRunnable.run(DelegatingErrorHandlingRunnable.java:54) at org.springframework.scheduling.concurrent.ReschedulingRunnable.run(ReschedulingRunnable.java:93) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run$$$capture(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

2023-07-13 上传

# 安装并加载randomForest包 # install.packages("randomForest") library(randomForest) # 读取数据集 data <- read.csv("IPIafter.csv") # 创建数据集data data <- data.frame( gender = data$gender, age = data$age, height = data$height, weight = data$weight, opreat.or.not = data$opreat.or.not, history.ill = data$history.ill, smoking = data$smoking, drinking = data$drinking, PONV = data$PONV, history.yundong = data$history.yundong, B.or.R = data$B.or.R, IPI00 = data$IPI00, IPI005 = data$IPI005, IPI1 = data$IPI1, IPIjinjing = data$IPIjinjing, IPI015 = data$IPI015, IPI2 = data$IPI2, IPI025 = data$IPI025, IPI3 = data$IPI3 ) # 构建随机森林模型 model <- randomForest(IPI005 + IPI1 + IPIjinjing + IPI015 + IPI2 + IPI025 + IPI3 ~ ., data = data) # 新数据 new_data <- data.frame( gender = c("F", "F", "M", "F", "F", "F", "M"), age = c(72, 61, 58, 65, 55, 47, 55), height = c(158, 159, 169, 154, 160, 162, 178), weight = c(50, 70, 83, 60, 60, 67, 105), opreat.or.not = c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0), history.ill = c(0, 0, 0, 1, 0, 1, 0), smoking = c("never", "never", "never", "never", "never", "never", "never"), drinking = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), PONV = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), history.yundong = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), B.or.R = c("B", "B", "R", "R", "R", "R", "R"), IPI00 = c(10, 10, 9, 6, 10, 10, 7), IPI005 = NA, # 新数据的目标变量待预测 IPI1 = NA, IPIjinjing = NA, IPI015 = NA, IPI2 = NA, IPI025 = NA, IPI3 = NA ) # 预测数据集中的观测值 new_predictions <- predict(model, newdata = new_data) # 打印预测结果 print(new_predictions) 根据我这个改写

2023-07-23 上传