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Enregistrement W4379536563 · doi:10.4028/p-6g5v7s

On the Frequency Dependence of the Gate Switching Instability in Silicon Carbide MOSFETs

2023· article· en· W4379536563 sur OpenAlexaff
Maximilian W. Feil, Katja Waschneck, H. Reisinger, Paul Salmen, Gerald Rescher, Thomas Aichinger, Wolfgang Gustin, Tibor Grasser

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSilicon carbideTransistorGate oxideOptoelectronicsMOSFETStress (linguistics)Threshold voltageElectrical engineeringEngineering physicsElectronic engineeringVoltageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon carbide power metal-oxide semiconductor field-effect transistors (MOSFETs) are suitable for more compact and energy efficient electric power conversion, pushing forward numerous key technologies in emission-free mobility and green power generation. These applications require fast gate switching up to hundreds of kilohertz. Typically, to assure a clear turn-off state of the electron channel, a negative turn-off gate bias is used in conjunction with a positive turn-on gate bias. Recently, several reports have revealed a new and so far unknown degradation mechanism that emerges during such operation conditions in apparently all commercial silicon carbide MOSFETs. As this mechanism arises upon gate switching, the terms gate switching instability (GSI) and gate switching stress (GSS) for the mechanism and the associated stress, respectively, have been introduced.Here, we show that this degradation mechanism does not depend on the used frequency up to at least 2 MHz, but that it is actually related to the cumulative number of switching cycles. For this purpose, we performed measurements at various frequencies comprising ultra-fast in-situ measurements of the threshold voltage and pre- and post-stress characterization by impedance analysis. The results are important both for understanding the underlying physics and for developing a correct methodology for industrial device qualification.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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