| 新聞:衢州TT265N02KOF可控硅模塊現(xiàn)貨充足 |
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昆山德勝億電子科技有限公司
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可控硅(Silicon Controlled Rectifier) 簡稱SCR，是一種大功率電器元件，也稱晶閘管。它具有體積小、效率高、壽命長等優(yōu)點。在自動控制系統(tǒng)中，可作為大功率驅動器件，實現(xiàn)用小功率控件控制大功率設備。它在交直流電機調(diào)速系統(tǒng)、調(diào)功系統(tǒng)及隨動系統(tǒng)中得到了廣泛的應用。 新聞:衢州TT265N02KOF可控硅模塊現(xiàn)貨充足 日前，國家國防科技工業(yè)局副局長、國家原子能機構副主任王毅韌向媒體透露，《“十三五”核工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《“十三五”核能開發(fā)科研規(guī)劃》《“十三五”軍工核安全規(guī)劃》《“十三五”國家核應急規(guī)劃》等均已正式印發(fā)。據(jù)了解，“十三五”時期，我國核電運行和在建裝機將達到8800萬千瓦的目標。就此，業(yè)界認為，核能是清潔能源，發(fā)展核能也是世界上能源發(fā)展的大方向所在。而未來，中國將更加重視核電發(fā)展，中國核電建設正進入全新時代。  可控硅分單向可控硅和雙向可控硅兩種。雙向可控硅也叫三端雙向可控硅，簡稱TRIAC。雙向可控硅在結構上相當于兩個單向可控硅反向連接，這種可控硅具有雙向導通功能。其通斷狀態(tài)由控制極G決定。在控制極G上加正脈沖(或負脈沖)可使其正向(或反向)導通。這種裝置的優(yōu)點是控制電路簡單，沒有反向耐壓問題，因此特別適合做交流無觸點開關使用。 結構編輯 大家使用的是單向晶閘管，也就是人們常說的普通晶閘  新聞:衢州TT265N02KOF可控硅模塊現(xiàn)貨充足 一位神龍工廠的老工人向記者回憶，1995年第一輛武漢產(chǎn)神龍富康車在武漢開發(fā)區(qū)下線，成為武漢工業(yè)史上的濃重一筆。彼時，武漢的整車產(chǎn)能僅有15萬輛，只有一個富康品牌。22年過去，“汽車產(chǎn)業(yè)已成武漢第一大支柱產(chǎn)業(yè)。”武漢市汽車辦副主任李林清說，目前武漢匯聚了神龍汽車、東風乘用車、東風本田、東風雷諾、上海通用等乘用車企業(yè)，是全國擁有乘用車品牌數(shù)量最多的城市，成為繼上海、長春與廣州之后的中國汽車“第四城”，全球四大汽車商都在武漢投資合作。  可控硅 管，它是由四層半導體材料組成的，有三個PN結，對外有三個電極〔圖2(a）〕：第一層P型半導體引出的電極叫陽極A，第三層P型半導體引出的電極叫控制極G，第四層N型半導體引出的電極叫陰極K。從晶閘管的電路符號〔圖2(b）〕可以看到，它和二極管一樣是一種單方向導電的器件，關鍵是多了一個控制極G，這就使它具有與二極管完全不同的工作特性。 以硅單晶為基本材料的P1N1P2N2四層三端器件,起始于1957年，因為它的特性類似于真空閘流管，所以國際上通稱為硅晶體閘流管，簡稱晶閘管T，又因為晶閘管最初的在靜止整流方面，所以又被稱之為硅可控整流元件，簡稱為可控硅SCR。 在性能上，可控硅不僅具有單向導電性，而且還具有比硅整流元件（俗稱"死硅")更為可貴的可控性。它只有導通和關斷兩種狀態(tài)。 可控硅能以毫安級電流控制大功率的機電設備，如果超過此功率，因元件開關損耗顯著增加，允許通過的平均電流相降低，此時，標稱電流應降級使用。 可控硅的優(yōu)點很多，例如：以小功率控制大功率，功率放大倍數(shù)高達幾十萬倍；反應極快，在微秒級內(nèi)開通、關斷；無觸點運行，無火花、無噪音；效率高，成本低等等。 可控硅的弱點：靜態(tài)及動態(tài)的過載能力較差；容易受干擾而誤導通。 可控硅從外形上分類主要有：螺栓形、平板形和平底形。 可控硅元件的結構 不管可控硅的外形如何，它們的管芯都是由P型硅和N型硅組成的四層P1N1P2N2結構。見圖1。它有三個PN結（J1、J2、J3），從J1結構的P1層引出陽極A，從N2層引出陰級K，從P2層引出控制極G，所以它是一種四層三端的半導體器件。  新聞:衢州TT265N02KOF可控硅模塊現(xiàn)貨充足 話說在古代，國師會通過觀測星象來預測來年的國運。雖說沒有夜觀星象的本事吧），但至少能從行業(yè)內(nèi)的某些事件中看出一點兒物聯(lián)網(wǎng)領域的發(fā)展趨勢。最近連著發(fā)生的幾件事兒，都覺得有某種新的勢頭正在顯現(xiàn)：機器學習正在大舉進入工業(yè)和制造業(yè)領域，與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術的結合有可能引發(fā)行業(yè)的新變革。第一件事就在這兩天——勞倫斯伯克利國家實驗室的研究人員在《NatureComputionalMaterials》上發(fā)表論文稱，他們首次通過建立和訓練機器學習算法，得以預測某些金屬間化合物的缺陷行為，而且預測具有高精度。 |
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