Grundlagenlabor 2

Nummer

glaL2

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

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.

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagenlabor 1 (glaL1)

Leistungsbewertung

Erfahrungsnote