Dynamic Modeling of Stress-Induced Defect Expansion in VCSELs
Notice bibliographique
Résumé
Many failures of semiconductor-based oxide confined vertical cavity surface emitting lasers (VCSELs) are closely related to the generation and expansion of defects in the device structure. However, existing research has predominantly focused on the static study of defect morphology, with little attention given to analyzing the dynamic process of defect expansion, which limited our ability to predict device random failures due to lack of understandings on defect generation and expansion. To address this issue, we present a macroscopic phenomenological evolution model that describes the dynamic expansion of defects in VCSELs, in which the expansion of defects is treated as an anisotropic lattice strain diffusion process. We further exploit a diffusion-limited aggregation (DLA) method in solving the diffusion equation, which describes the random propagation and aggregation of strain in the vicinity of highly strained areas, resulting in defect formation when the stress from accumulated strain surpasses the bonding force of the atoms in the lattice. Our simulation result manages to replicate the dendritic expansion morphology of defects, aligning with experimental observations very well. Our model also predicts an accelerated defect expansion process, which is again consistent with the experimental result. This model finds relevance in applications such as random failure prediction through device aging, burn-in condition setting in device screening, and device structural and/or material design improvement for mitigating defect expansion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».