Nummer |
glaL2
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ECTS |
3.0 |
Anspruchsniveau |
basic |
Inhaltsübersicht |
Das Design einer Leiterplatte gehört zu den Grundfertigkeiten von Elektroingenieur:innen. Zahl-reiche Firmen (ob KMU oder Grossfirmen) entwickeln in der Schweiz Leiterplatten für ihre Anwendungen und ihre Produkte. Ingenieur:innen mit dieser Fertigkeit sind gefragte Berufsleute. Die universelle Open-Source-Programmiersprache Python mit Schwerpunkt wissenschaftliches Rechnen wurde im Grundlagenlabor 1 eingeführt. Die Verwendung von Python wird in diesem Modul fortgesetzt und gefestigt.
Leiterplattenentwicklung (PCB-Design):
- Mittels eines Layoutprogramms wird eine Leiterplatte entworfen, bestellt, bestückt und in Betrieb genommen.
- Dazu gehört das Arbeiten mit einem Layout-Tool von der Schemaeingabe über das Layout bis zur Erzeugung von Herstelldaten.
- Diverse elektronische Komponenten und die elektromagnetischen Verträglichkeit (EMV) werden berücksichtigt.
Python:
- Themen: Schleifen, Rechnen mit und Darstellung von komplexen Zahlen, Datentypen, Bode-Diagramm
- Verwendung der Programmierumgebung Spyder und der Bibliotheken NumPy, Matplotlib und SciPy sowie Einführung von Jupiter Notebook
- Fortsetzung des Unterrichts hauptsächlich via Selbststudium und eLearning mittels Moodle
- Abgabe mehrerer Übungen, die mit Punkten bewertet werden und für die Endnote relevant sind
- Abschlussprüfung
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Lernziele |
Leiterplattenentwicklung (PCB-Design):
- Die Studierenden können ein Print-Layout-Tool handhaben und kennen die wichtigsten Designaspekte und die EMV-Problematik bei Leiterplatten.
- Sie kennen verschiedene Technologien elektronischer Komponenten und Leiterplatten sowie Bestückungs- und Lötverfahren.
- Die Studierenden können eine Printplatte löten, diese auf Fehler hin untersuchen und schritt-weise in Betrieb nehmen.
Python:
- Die Studierenden kennen die Programmiersprache Python und können diese in der Mathematik, der Elektrotechnik und später in der Signalverarbeitung anwenden
- Die Studierenden sind in der Lage, Impedanzverläufe, Bodediagramme und später Filter zu berechnen und zu visualisieren und sich weiteres Wissen über Python selbstständig anzueignen.
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Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagenlabor 1 (glaL1) |
Leistungsbewertung |
Erfahrungsnote |