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Enregistrement W2078792799 · doi:10.1143/jjap.44.847

Theoretical Analyses of Oxide-Bypassed Superjunction Power Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor Devices

2005· article· en· W2078792799 sur OpenAlexfundno aff
Yu Chen, Yung C. Liang, Ganesh S. Samudra

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Applied Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFigure of meritDopingOptoelectronicsLimit (mathematics)Materials scienceElectric fieldTransistorBreakdown voltagePower MOSFETIdeal (ethics)FabricationOxideSiliconVoltagePower (physics)MOSFETEngineering physicsElectrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance merit of silicon unipolar power devices is best described by a trade-off relationship between specific on-state resistance (R on,sp) and breakdown voltage (V br), which leads to the establishment of an ideal unipolar limit on device performance. Recently, engineering the electric field in the device drift region to break this unipolar silicon limit for superior performance has become an important research topic. The superjunction (SJ) structure achieves this by paralleling precisely matched higher doping alternate p–n layers to replace the typically low doping drift region. Alternatively, for fabrication simplicity in an oxide-bypassed (OB) structure, an oxide layer of predetermined thickness together with a polycontact is used to replace the p-column of the SJ structure to modulate the electric field. The further improved gradient OB (GOB) structure with slanted oxide sidewalls delivers a performance similar to ideal SJ devices. In this paper, detailed theoretical analyses in closed-form equations on OB and GOB devices are made for the first time to model the performance in various operating regions. The theoretical analyses were also carefully verified through two-dimensional numerical simulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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