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Enregistrement W4322577806 · doi:10.1109/bcicts53451.2022.10051741

MVSG GaN-HEMT Model: Approach to Simulate Fringing Field Capacitances, Gate Current De-biasing, and Charge Trapping Effects

2022· article· en· W4322577806 sur OpenAlexaff
Ryan Fang, Dylan Ma, Ujwal Radhakrishna, Lan Wei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-electron-mobility transistorCapacitanceOptoelectronicsTrappingBiasingSchottky diodeSpiceCurrent sourceLogic gatePhysicsComputer scienceMaterials scienceTopology (electrical circuits)Electrical engineeringDiodeCurrent (fluid)VoltageAlgorithmTransistorEngineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents new features of the latest MIT Virtual Source GaN-HEMT (MVSG) model covering fringing field capacitances, gate current de-biasing, and charge trapping effects. These model augmentations capture physical device phenomena observed in industry-devices in a robust, computationally efficient fashion. The features enhance simulation accuracy in both HV and RF-circuit applications and is included in the upcoming standard release of the industry-standard MVSG Verilog-A code. Contributions of this work are: (i) Bias-dependent fringing fields that can describe non-linear device-capacitance behavior due to charge-depletion in drain-access region beyond the last field-plate (FP). Previously, this effect was modeled using a "dummy" non-physical field-plate. (ii) Assignment of gate-source and gate-drain Schottky diodes to internal source/drain-nodes before and after FPs. Charge-depletion in FPs at high V <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">DS</inf> results in transitions in both gate-current (I <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">G</inf> ) and capacitance (C <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">GG</inf> ) which can be accurately modeled using the new approach. (iii) Enhanced charge-trapping effects that include drain-lag and gate-lag effects, both capture and emission time-constants and their temperature-dependencies. The model is calibrated against measured transient pulsing data and accurately describes dynamic saturation-current (I <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">DSat</inf> ), knee-voltage (V <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Knee</inf> ) and output-conductance (g <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">DS</inf> ). New parameters are added in the model to capture the effects and can be extracted from independent measurements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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