如何設計適合惡劣環境的電子櫃

Publish Date:
June 11, 2021

隨著將電子系統放置在幾乎任何可以放置它們的位置的趨勢日益增加,環境元素對嵌入式機櫃的影響變得比以往任何時候都更重要。無論您是說「雨、陽光、空氣和灰塵」還是「潮濕、熱、濕度和污染物」,系統開發人員都需要考慮管理對外部元素的增加暴露。

圖 1:鐵路是當今嵌入式系統需要運作的許多遠端和堅固耐用的應用之一

由於嵌入式系統也被放入更遠端的應用程式中,因此許多嵌入式設計師都面臨著這些元素的層級和變化的緩和變化,這些元素在系統開發過程中可能沒有遇到的。衡量每個方面對外殼的不利影響,有助於確定哪些堅固的元件最重要。

從一開始就設計考量

為了適當地設計適合當今嚴苛的應用程序的機櫃,最合理地評估您的需求,然後根據機櫃選擇中的不同選項進行評估。從這六個關鍵考量開始,將幫助您定義關鍵參數:

1)強度與重量比:

這個外殼將施加什麼力,以及在施工中需要使用什麼材料?機架系統的結構中是否需要考慮其他外部元素?

2)模塊化:

您的應用程序需要什麼程度的模塊化和靈活性?

3)熱型材:

您的機架系統有哪些方式可以促進熱管理,以及在系統使用壽命中的溫度尖峰會有多大變化?

4)設備可訪問性:

要進行調整、到達特定區域或更換組件,需要存取機櫃的方式有多容易?設計一個系統,知道存取點需要在哪裡。

5)施工質量:

您的系統是否暴露於溫度波動,還會存在腐蝕性元素,例如鹽霧或污染物?它的結構能否承受應用程序的長期衝擊和振動?

6)測試要求:

對櫃體結構演進的影響因素

在惡劣環境的機櫃設計方面,電子產業有一些趨勢影響了我們今天所看到的事情。

更密集的計算機系統: 熟悉 SwAP(尺寸、重量和功率)的人知道零組件尺寸縮小和增加的系統密度如何帶來了電子產品可以在何處以及如何服務目的的新維度。將電腦放置在遠端位置和有限空間中,必須使用機架系統,不僅能充分利用可用空間,還能充分利用機架本身的實際結構和特徵。

圖 2:這款用於船載應用的堅固機櫃,在機器底部和背面包括防震隔離器

雲計算和物聯網: 雲端運算已重新定義網路系統,藉此消除現場儲存資料的需求。資料不再受實體位置和限制約束,資料自由在空中移動,尋找家居,並促進全球運算系統之間的協作和深入洞察力。此外,邊緣運算不僅受到接受,而且是預期的,對電子機殼提出更嚴格的要求,以確保它們可以承受多種惡劣的環境和機械衝擊。

靈活的外殼和機櫃解決方案: 從實際角度來看,複製的標準化環境與您通常在中央辦公室或伺服器室中找到的環境不一樣。能夠建構符合空間和應用需求的外殼,同時確保這些高度緊湊的系統可以可靠地傳輸大量敏感資料,現在已成為開發過程的正常一部分。

為堅固的機櫃設計奠定基礎

在開發適當的外殼系統方面,確保系統可能會遇到的陷阱,以及知道如何最好地滿足環境考量,將有助於開發適當的機殼系統。

首先,決定開發過程的「什麼」和「如果怎麼辦」,而不是以後來的想法。您的機櫃平台的結構和設計與其所裝有的電子產品的用途和功能一樣重要。

在我們的白皮書中了解更多方法和注意事項,請參閱我們標題為「為惡劣環境選擇機櫃時應考慮的事項」。

Downloads

No items found.

Read More Blog Posts

Partner’s Corner: Flow Down - Redefining Partnership in Today’s Military Embedded Systems

Partner’s Corner: Flow Down - Redefining Partnership in Today’s Military Embedded Systems

System integration challenges have changed over the past few years, with new demands being put on manufacturers for integration, troubleshooting and system upgrades. This blog explores how Elma and its partners Interface Concept, Concurrent Technologies and EIZO Rugged Solutions define what partnering means within our ecosystem when working together.

Partners Corner: What is Edge AI Enabling in Industrial Computing Applications?

Partners Corner: What is Edge AI Enabling in Industrial Computing Applications?

Similar to how cloud computing evolved over the last decade to the de facto way of storing and managing data, Edge AI is taking off. Edge AI is one of the most notable trends in artificial intelligence, as it allows people to run AI processes without having to be concerned about security or slowdowns due to data transmission. And its impact is notable in industrial embedded computing, since it allows platforms to react quickly to inputs without access to the cloud. We asked some Edge AI partners: If analytics can be performed in the cloud, what is the benefit of an Edge AI approach, especially as it’s related to industrial embedded computing?