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Enregistrement W4407857236 · doi:10.1002/mop.70133

Design Method of Power Chip Terminations With Lower Cost, Lower Voltage Standing Wave Ratio, and Broader Bandwidth

2025· article· en· W4407857236 sur OpenAlexaff
Hao Peng, Na Xue, Ziyan Qi, Lifeng Chen, Jiming Chen, Yu Liu, Serioja Ovidiu Tatu, Tao Yang, Jiadong Pan, Feng Zhang

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrical engineeringChipBandwidth (computing)VoltagePower (physics)Electronic engineeringEngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this paper, we deeply explore a design method for power chip terminations with low‐cost, low VSWR and broadband performance. Through a comprehensive investigation of existing power chip terminations, the electromagnetic leakage significantly impacts its performance. To address these issues, an electromagnetic constraint boundary has been introduced to enhance its VSWR. Considering the high cost of the gold plating process on the sides of chemical vapor deposition diamond substrates, an independent electromagnetic constraint metal carrier with a concave shape is proposed. TaN thin film is employed as the terminal matching load. Simulation results reveal that the VSWR of different substrates (ceramic and diamond substrates) are very similar. Consequently, this work presents a design, simulation, and measurement of a power chip termination applied to a ceramic substrate. Measurement results demonstrate that the VSWR is less than 1.5 over a frequency range of DC to 43.5 GHz, significantly outperforming existing commercial power chip terminations. In addition, the fluctuation of VSWR across the broadband operating frequencies has been discussed in detail.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,577

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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