基于表面势的增强型p-GaN HEMT器件模型

news2024/11/17 21:54:31

来源:电子学报 22年

摘要

为了满足功率电路及系统设计对p-GaN HEMT(High Electron Mobility Transistor)器件模型的需求,本文建立了一套基于表面势计算方法的增强型p-GaN HEMT器件SPICE(Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis)模型. 根据耗尽型GaN HEMT器件和增强型p-GaN HEMT器件结构的对比,推导出p-GaN栅结构电压解析公式. 考虑到p-GaN栅掺杂效应和物理机理,推导出栅电容和栅电流解析公式. 同时,与基于表面势的高电子迁移率晶体管高级SPICE模型内核相结合,建立完整的增强型p-GaN HEMT功率器件的SPICE模型. 将所建立的SPICE模型与实测结果进行对比验证. 结果表明,所建立的模型准确实现了包括转移特性、输出特性、栅电容以及栅电流在内的p-GaN HEMT器件的电学特性. 模型仿真数据与实测数据拟合度误差均小于5%. 本文所提出的增强型p-GaN HEMT器件模型在进行电路设计时具有重要的应用价值.
关键词: 增强型;高级 Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis 模型;p-GaN 栅;转移特性;输出特性;栅电容;栅电流
在这里插入图片描述

文章的研究内容

文章《基于表面势的增强型p-GaN HEMT器件模型》介绍了研究人员为适应功率电路及系统设计对增强型p-GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)器件模型的需求,构建了一种基于表面势计算方法的SPICE模型。该模型通过对比分析耗尽型GaN HEMT和增强型p-GaN HEMT的器件结构差异,推导出了描述p-GaN栅结构电压变化的解析公式,并充分考虑了p-GaN栅层的掺杂效应及其物理机制,进一步推导出了栅极电容和栅极电流的解析表达式。

文中提到的研究团队将这些理论成果与已有的基于表面势的高电子迁移率晶体管高级SPICE模型核心(即ASM模型)结合,建立了完整的增强型p-GaN HEMT功率器件的SPICE仿真模型。通过实验数据对该模型进行了验证,结果显示该模型成功模拟再现了增强型p-GaN HEMT器件的关键电学特性,包括转移特性、输出特性、栅电容和栅电流等,并且模型仿真数据与实际测量数据之间的拟合误差小于5%,证明了该模型的精确性和有效性。

因此,该研究的主要内容是针对增强型p-GaN HEMT器件开发了一种基于表面势理论的SPICE仿真模型,以帮助设计人员在设计阶段准确预测和优化器件性能,从而提升功率电子产品的设计水平和可靠性。

文章的研究方法

  1. 对比分析与理论推导:首先通过对耗尽型GaN HEMT器件与增强型p-GaN HEMT器件结构的深入比较,研究者们获得了关于p-GaN栅结构电压特性的解析公式。这意味着他们分析了不同模式下HEMT器件的差异,并据此建立起相应的数学表达式来描述增强型p-GaN栅结构的电压行为。

  2. 考虑掺杂效应与物理机制:在上述基础上,研究团队进一步考虑了p-GaN栅层的掺杂效应,以及p-GaN栅结构相关的物理机制,由此得出了栅极电容和栅极电流的解析公式。这一步骤确保了模型能够准确反映出器件在实际工作条件下由于材料性质和掺杂引起的复杂电气响应。

  3. 集成高级SPICE模型内核:研究者将以上得出的解析公式整合到基于表面势的高电子迁移率晶体管高级SPICE模型(ASM模型)的核心算法中,以此构建了一个完整适用于增强型p-GaN HEMT功率器件的SPICE仿真模型。

  4. 模型验证与优化:最后,通过将构建的SPICE模型与实际测量数据进行对比验证,调整并优化模型参数,确保模型能够准确模拟p-GaN HEMT器件的各项电学特性,包括但不限于转移特性、输出特性、栅电容和栅电流。实测数据显示,模型仿真数据与实际测量数据的拟合误差控制在5%以内,证实了该模型的有效性和准确性。

这篇文章的研究方法主要是理论分析、物理机制理解和数学建模相结合,并通过仿真验证与实际数据对比,实现了对增强型p-GaN HEMT器件电学特性的精确模拟和预测。

文章的创新点

  1. 基于表面势计算方法:作者提出了一种新颖的方法,利用表面势计算原理来建立增强型p-GaN HEMT器件的模型。这种方法论上的创新使得模型能够更准确地反映器件内部复杂的电荷分布和电场效应。

  2. p-GaN栅结构电压解析公式:通过对比分析耗尽型与增强型GaN HEMT的结构差异,文章首次(或改进性地)推导出了专门针对增强型p-GaN栅结构的电压解析公式,这一成果有助于更精准地模拟和预测p-GaN HEMT的工作状态。

  3. 考虑p-GaN栅掺杂效应和物理机制:模型中特别纳入了p-GaN栅层掺杂的影响因素,并从物理机制层面详细解析了栅电容和栅电流的变化规律,这种细致入微的考量使得模型具备了更高的真实性和实用性。

  4. 完整SPICE模型构建:结合ASM(Advanced SPICE Model)内核,创建了全面覆盖增强型p-GaN HEMT功率器件电学特性的SPICE模型,包括转移特性、输出特性、栅电容和栅电流等关键参数的模拟计算。

  5. 仿真验证与误差控制:模型经过与实际测量数据的严格对比验证,其仿真结果与实测数据的拟合误差低于5%,这体现了模型的高度精确性和可靠性,为功率电路和系统设计提供了有力的工具。

该文的创新之处主要体现在对增强型p-GaN HEMT器件特有物理现象的深入理解以及由此产生的新型精确仿真模型的构建,极大地提升了此类器件在实际电路设计中的应用价值。

文章的结论

文章的结论是,研究团队成功建立了一套基于表面势计算方法的增强型p-GaN HEMT器件模型,该模型综合考虑了p-GaN层的掺杂效应以及肖特基金属/p-GaN结、p-GaN/AlGaN/GaN结构的物理特性,并在此基础上推导出了有关p-GaN栅结构的关键电压解析公式。通过将这些公式与耗尽型ASM-HEMT模型内核相融合,形成了一个全面涵盖增强型p-GaN HEMT功率器件所有主要电学特性的SPICE仿真模型。

在模型验证阶段,通过与实际器件的测量数据进行对比,发现无论是转移特性、输出特性、栅电容还是栅电流,仿真结果与实测数据的拟合误差都保持在5%以内,显示出模型具有高度的精度和适用性。尤其在处理高漏源电压和高栅源电压条件下的器件特性时,该模型表现出优于现有模型的优势,因为它充分考虑了p-GaN HEMT器件栅结构的动态物理特性,有效地降低了相关特性曲线的拟合误差。

因此,该模型对于利用增强型p-GaN HEMT器件进行功率电路及系统设计具有显著的应用价值,能够提供更加准确和可靠的器件行为预测,从而支持高效、精确的设计和优化工作。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1594834.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Ceph [OSDI‘06]论文阅读笔记

原论文:Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System (OSDI’06) Ceph简介及关键技术要点 Ceph是一个高性能、可扩展的分布式文件系统,旨在提供出色的性能、可靠性和可扩展性。为了最大化数据和元数据管理的分离,它使用了一…

信息系统项目管理师0051:管理基础(4信息系统管理—4.1管理方法—4.1.1管理基础)

点击查看专栏目录 文章目录 第四章 信息系统管理4.1管理方法4.1.1管理基础1.层次结构2.系统管理第四章 信息系统管理 在信息技术和数据资源要素的推动下,社会各领域已经并正在加速进入数字化的全新发展时期,基于智能、网络和大数据的新经济业态正在形成,从“数字融合”向“数…

Linux(Ubuntu) 查看并删除使用【dpkg】安装的软件【mysql 8.3安装失败---原因调查】

目录 ■前言 ■查看安装的软件 ■删除安装的软件 正常删除(dpkg -r xxxxName) 问题解决:use --purge to remove them too ■其他调查信息 命令 图片1 图片2 图片3 图片4 ■前言 安装Mysql8.3失败 我的服务器-CSDN博客 ■查看安…

动态多目标测试函数DF1-DF14,FDA1-FDA5,SDP1-SDP12的TurePOF(MATLAB代码)

动态多目标测试函数FDA1、FDA2、FDA3、FDA4、FDA5的turePOF(MATLAB代码) 动态多目标测试函数DF1-DF14的turePOF变化(提供MATLAB代码) 动态多目标测试函数SDP1-SDP12的TurePOF变化视频(含MATLAB代码及参考文献&#xff…

数据结构与算法——20.B-树

这篇文章我们来讲解一下数据结构中非常重要的B-树。 目录 1.B树的相关介绍 1.1、B树的介绍 1.2、B树的特点 2.B树的节点类 3.小结 1.B树的相关介绍 1.1、B树的介绍 在介绍B树之前,我们回顾一下我们学的树。 首先是二叉树,这个不用多说&#xff…

车载电子电器架构 —— 电子电气架构开发总结和展望

车载电子电器架构 —— 电子电气架构开发总结和展望 我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力,任何消耗你的人和事,多看一眼都是你的不对。非必要…

HTML基本语法

前言&#xff1a; html中不区分大小写&#xff0c;但建议用小写&#xff0c;因为使用组件时一般使用大写&#xff0c;便于区分两者 注释&#xff1a; <!-- 注释的内容 --> ~注释的内容只会显示在源码当中&#xff0c;不会显示在网页中 ~用于解释说明代码&#xff0c;或隐…

论文笔记:The Expressive Power of Transformers with Chain of Thought

ICLR 2024 reviewer 评分 6888【但是chair 很不喜欢】 1 intro 之前的研究表明&#xff0c;即使是具有理想参数的标准Transformer&#xff0c;也无法完美解决许多大规模的顺序推理问题&#xff0c;如模拟有限状态机、判断图中的节点是否相连&#xff0c;或解决矩阵等式问题 这…

架构师系列-搜索引擎ElasticSearch(七)- 集群管理之分片

集群健康检查 Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据&#xff0c;其中最为重要的一项就是集群健康&#xff0c;它在 status字段中展示为 green&#xff08;所有主分片和副本分片都正常&#xff09;、yellow&#xff08;所有数据可用&#xff0c;有些副本分片尚未…

探索设计模式的魅力:深度挖掘响应式模式的潜力,从而精准优化AI与机器学习项目的运行效能,引领技术革新潮流

​&#x1f308; 个人主页&#xff1a;danci_ &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;《设计模式》 &#x1f4aa;&#x1f3fb; 制定明确可量化的目标&#xff0c;坚持默默的做事。 挖掘响应式模式&#xff0c;优化AI与机器学习项目性能&#xff0c;引领技术新潮流 ✨机器学习界的…

phpMyadmin 设置显示完整内容

额外选项这里&#xff0c;默认部分内容改成完整内容 方案&#xff1a; 版本>4.5.4.1&#xff0c;修改文件&#xff1a;config.inc.php&#xff0c;添加一行代码&#xff1a; if ( !isset($_REQUEST[pftext])) $_REQUEST[pftext] F;

【core analyzer】core analyzer的介绍和安装详情

目录 &#x1f31e;1. core和core analyzer的基本概念 &#x1f33c;1.1 coredump文件 &#x1f33c;1.2 core analyzer &#x1f31e;2. core analyzer的安装详细过程 &#x1f33c;2.1 方式一 简单但不推荐 &#x1f33c;2.2 方式二 推荐 &#x1f33b;2.2.1 安装遇到…

IOS 短信拦截插件

在使⽤iOS设备的时候, 我们经常会收到1069、1065开头的垃圾短信, 如果开了iMessage会更严重, 各种乱七⼋糟的垃圾信息会时不时地收到。 从iOS11开始, ⼿机可以⽀持恶短信拦截插件了. 我们可以通过该插件添加⼀些规则通过滤这些不需要的信息. ⼀. 使⽤xcode新建⼀个项⽬ 【1】…

python爬虫-----Selenium (第二十二天)

&#x1f388;&#x1f388;作者主页&#xff1a; 喔的嘛呀&#x1f388;&#x1f388; &#x1f388;&#x1f388;所属专栏&#xff1a;python爬虫学习&#x1f388;&#x1f388; ✨✨谢谢大家捧场&#xff0c;祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右&#xff0c;一定要天天…

设计模式系列:责任链模式

简介 责任链模式是一种行为型设计模式&#xff0c;它允许你将请求沿着处理者链进行发送。每个处理者都可以对请求进行处理&#xff0c;或者将其传递给链上的下一个处理者。责任链模式主要应用于面向对象编程中&#xff0c;特别是当系统中的对象需要根据其属性来决定如何处理请…

Python程序设计 二维列表

教学案例九 二维列表 1. 成绩文件的读取 score.csv文件中记录了多门同学的编号、姓名和三门功课的成绩(逗号键分隔) 格式如下 编写程序&#xff0c;将文件score.csv文件中的数据放入二维列表cjlb中(注意&#xff1a;语文、数学、英语成绩要转换为数值类型) f1open("lbk…

ASP.NET基于BS的计算机等级考试系统的设计与实现

摘 要 随着计算机技术的发展及计算机的日益普及&#xff0c;基于B/S结构的考试系统与无纸化办公一样已成为大势所趋。论文详细论述了一个基于B/S结构的计算机等级考试系统的设计过程。软件采用ASP.NET 2005作开发平台&#xff0c;C#作编程语言&#xff0c;SQL Server 2005作…

sheng的学习笔记-AI-决策树(Decision Tree)

AI目录&#xff1a;sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客 目录 什么是决策树 划分选择 信息增益 增益率 基尼指数 剪枝处理 预剪枝 后剪枝 连续值处理 另一个例子 基本步骤 排序 计算候选划分点集合 评估分割点 每个分割点都进行评估&#xff0c;找到最大信息增益的…

绿联HDMI延长器40265使用AG7120芯片放大器方案

HDMI延长器和放大器 延长器&#xff1a;主要用于HDMI线的延长&#xff0c;有HDMI对接头方式延长&#xff0c;或HDMI公头加HDMI母头的HDMI线进行延长&#xff0c;或通过网线方式延长&#xff0c;早期为双网线&#xff0c;目前已发展为单网线&#xff0c;需要注意的是&#xff0…

ChatGPT-4 Turbo 今天开放啦!附如何查询GPT-4 是否为 Turbo

2024年4月12日&#xff0c;OpenAI在X上宣布GPT-4 Turbo开放了&#xff01;提高了写作、数学、逻辑推理和编码方面的能力。另外最重要的是&#xff0c;响应速度更快了&#xff01;&#xff01; ChatGPT4 Turbo 如何升级&#xff1f;解决国内无法升级GPT4 Turbo的问题&#xff0…