ADAS/ECUの高機能化やxEVの高電圧化により、車載電源回路では大容量化に加え、基板のたわみ応力や温度サイクルに起因するクラック、発熱、実装信頼性への対策が重要になっています。
低抵抗タイプの金属端子付MLCC多連型メガキャップ「CAシリーズ」は、MLCCを横方向に多連化する構造と金属端子の最適化により、車載用途で求められる大容量・低ESR・高信頼性に対応しています。車載グレードに加え、一般グレードもラインアップしており、車載機器から民生・産業機器まで幅広い用途に対応します。
本記事では、CAシリーズの構造と用途の観点から、採用検討に必要なポイントを整理します。

近年、車載分野では、従来の12V電源システムに代わる「48V電源システム」の導入が進んでいます。48V電源システムは、従来の12V電源システムと比較して、電力効率の向上や配線の軽量化による航続性能の向上等のメリットがあり、普及の拡大が期待されています。一方で、システム電圧が12Vから48Vへ上昇すると、ノイズの増大を招く場合があり、EMC対策がこれまで以上に重要となることが予想されます。
本ソリューションガイドでは、車載機器のEMC規格であるCISPR25に基づき、降圧コンバータで発生する伝導エミッションについて、入力電圧が12Vから48Vへ上昇した際の影響の検証結果と、48V入力条件におけるフィルタ部品によるノイズ対策事例を紹介します。48V電源システムのEMC対策に課題をお持ちの方は、ぜひご一読ください。

近年、AI／クラウド需要の拡大によりデータセンターのサーバは高集積・高性能化し、 ラック／サーバ当たりの電力密度が急上昇しています。 これによりサーバ用電源ユニット(PSU)や中間バスコンバータ(IBC)には、より高効率・高信頼・高密度な部品が必要になり、特にMLCC（積層セラミックコンデンサ）などの受動部品の性能・形状が設計上の制約要因になっています。 本記事ではこのトレンドを踏まえ、PSU及びIBC向けMLCC製品のラインナップをご紹介します。

電気自動車やサーバーなどにおいて大電力化が進んでいますが、これらのアプリケーションにおいて近年SiCやGaNといったワイドバンドギャップ（WBG）パワー半導体の普及が進んでおります。これら次世代パワー半導体は高速スイッチングや低オン抵抗が特長であるため電子機器の小型化・高効率化に有用です。一方で、高速スイッチングで発生する過電圧(オーバーシュート)やリンギングにより、スイッチング素子の保護とEMI対策としてスナバ回路が重要になってきております。
本アプリケーションノートでは、高電圧スナバ回路における積層セラミックコンデンサ(以下MLCC)の有用性と選定において考慮するべき内容およびTDKでの高dV/dtでの部品評価事例についてご紹介します。MLCCでスナバ回路をご検討の方は、ぜひご参考ください。

TDKでは、お客様の熱設計の効率化を支援するために、電子機器設計支援ツール「Simcenter™ Flotherm™」で使用できるMLCCの熱シミュレーションモデルの提供を行っています。
電気自動車に搭載されるオンボードチャージャーや非接触給電システムでは高出力化が進む一方、基板の大型化は許容されず、コンパクトに設計することが求められています。さらに、これらのセットで使用される共振回路用MLCCには非常に高い交流電圧が印加され、従来以上にMLCCの発熱が大きな課題となっています。このような背景から製品設計における熱設計の重要度は増しており、搭載部品を詳細にモデル化した熱シミュレーションが求められております。TDKはこうしたご要望に応えるため、MLCCの熱シミュレーションモデルを提供しています。本ツールを活用することで、発熱リスクの事前評価や最適な部品選定が可能となります。
本記事では、TDKの熱シミュレーションモデルの概要とその使用方法についてご紹介します。

近年、車載分野において「車載48V電源システム」の導入が急速に進んでいます。車載48V電源システムは、従来の12Vシステムと比較して電力損失が少なく、電力効率の向上や配線の簡素化による環境負荷低減など、多くのメリットが注目されています。車載48V電源システムは、次世代自動車の電動化や高性能化を支える重要な技術として普及が拡大しています。
一方で、車載48V電源システムの高電圧化によりノイズレベルが上昇しやすく、ノイズ制御やEMC対策の重要性がこれまで以上に高まっています。EMC対策が不十分な場合、車載電子機器の誤動作や信頼性低下につながるため、効果的なノイズ制御とEMC対策は不可欠です。
本ソリューションガイドでは、車載48V電源システムにおけるノイズ制御およびEMC対策の最新事例として、DC/DCコンバータの車載48V電源ラインに弊社ノイズ対策部品を適用したEMI対策の実践例をご紹介します。車載48V電源システムのノイズ制御やEMC対策に課題をお持ちの方は、ぜひご参考ください。

大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)の登場以来、さまざまなシーンにおいて人工知能(AI)が活用されるようになり、AIは身近な存在となりました。
このAIの活用を支えているインフラ技術が、AIアクセラレータと呼ばれる、高度で大規模な並列演算が可能なハードウェアシステムです。
現在、AIアクセラレータの多くはデータセンター内に設置される事が多いですが、従来データセンターで利用されてきたサーバ/ストレージ/ネットワークのシステムは、AIアクセラレータの運用に特化した設計ではありません。
その為、AIアクセラレータをデータセンターに設置し、AIに対する需要に応えるサービスを提供する為に多くの技術的課題を解決する必要があります。
なかでも装置の冷却は最重要課題とされ、AIアクセラレータシステム向けの次世代冷却方式の導入が開発されています。
中でも液浸冷却システムはその冷却効果が大きく、最も期待されている技術であると言われています。
本記事では、この液浸冷却方式を使用するAIアクセラレータシステムに向けた当社受動部品製品についての取り組み状況についてご紹介します。

高信頼性と低抵抗を両立した低抵抗タイプ樹脂電極品、CNAシリーズについてご紹介します。

使用用途と製品タイプから最適な製品を見つける事ができます。