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Enregistrement W4417169111 · doi:10.1109/icecs66544.2025.11270606

Comparative Thermal Analysis of Single vs. Arrayed Layouts for Integrated Power Transistors Using COMSOL

2025· article· W4417169111 sur OpenAlexaff
Mostafa Amer, Ahmed Abuelnasr, Ahmad Hassan, Y. Savaria

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransistorPower semiconductor devicePower electronicsTransistor modelPower (physics)ThermalMultiple-emitter transistorIntegrated circuitStatic induction transistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monolithic power electronics are a key solution for compact and efficient industrial systems. However, in some applications, integrated power transistors must withstand high voltage and current stresses, especially during short-circuit faults, until protection features activate. This necessitates careful design, layout optimization, and advanced thermal modeling to ensure reliability. This work proposes an arrayed-layout approach, where a MOSFET power transistor is divided into multiple parallel instances to enhance thermal performance of the silicon chip. The effects of power dissipation (P), number of transistor instances (N), and inter-instance spacing (Δ) on steady-state and transient thermal behavior are analyzed using finite-element analysis in COMSOL. Results show that transitioning from a single-instance transistor (N=1) to a multi-instance transistor (N>1) using the proposed approach while optimizing Δ can reduce the maximum surface temperature by up to 12.5°C and 30°C (10% reduction) at 1W and 2.5W power dissipation, respectively. In addition, the time required to reach a critical temperature (e.g., 125°C) improves by up to 64%, delaying thermal runaway. These findings highlight the thermal benefits of arrayed transistor layouts, providing valuable insights for optimizing integrated power transistor design.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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
Résumé présentoui

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