Response of Boost Converters Under Fission-Spectrum Neutron and Gamma Radiation
Notice bibliographique
Résumé
Radiation testing of microelectronics remains essential for ensuring reliability in environments such as space and nuclear power systems. One critical component found in many systems is the metal oxide semiconductor field-effect transistor (MOSFET). While work has been conducted on early MOSFET designs, there remains a gap in three key areas: testing modern power MOSFETs, collecting live test data, and evaluating components in combined radiation environments. Using modern components ensures that systems currently in use, both public and private, are better protected against radiation damage. Live monitoring allows observation of single-event effects and transient behavior not detectable through post-irradiation analysis. Additionally, conducting experiments in fission-spectrum neutron and gamma environments better replicates real-world conditions. While the literature addresses each of these topics separately, this work combines them by live-testing a boost converter circuit composed of a MAX1932 gate driver and a BSS119N N-type MOSFET under both neutron and gamma radiation. Testing was performed at the Purdue University Reactor Number One (PUR-1) and the Hopewell Co-60 irradiator, evaluating the circuit’s response to gamma total ionizing dose (TID), thermal neutron-induced transients, and environmental temperature. Live monitoring displayed real-time transients, degradation, and recovery behavior. Results indicate gamma radiation plays a dominant role in circuit degradation. However, when considering the dose dependent degradation, the combined radiation environment of PUR-1 induces failure with 34.8% less dose when compared to the Co-60. Suggesting neutron activation is contributing to secondary gamma dose or 10B (n,α) reaction damage. While Co-60 testing remains critical, thermal neutron facilities may offer a useful, cost-effective screening method for identifying gamma-sensitive components.
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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 | 0,000 |
| 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 ».