Parameters Identification of MESFET by Including Thermal Effect, Surface and Substrate Trappings Using Modified Hippopotamus Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Metal Semiconductor Field Effect Transistors (MESFETs) configured in <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{4 H}$</tex>-SiC are utilized in various applications that impact our daily lives. The analysis of MESFET models under direct current characteristics is quite complex. This paper considers three main effects: surface trapping, thermal effects, and substrate trapping, to elucidate the direct current characteristics of the MESFET. The suggested model for the current-voltage (I-V) curves incorporates the Caughey-Thomas configuration. This configuration takes into account the trapping of electrons in the substrate through various deep-level trapping methods. Additionally, it addresses the field-dependent mobility of electrons and provides an analysis of the two-dimensional distribution of charge located beneath the gate. This comprehensive approach allows for a better understanding of the electronic behavior in the device under different operating conditions. This proposed method is comprehensive, accounting for all significant thermal effects and material flaws, including traps. Nonetheless, solving intricate mathematical equations of the <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{4 H}$</tex>-SiC MESFET to derive precise I-V characteristics across various regions is quite challenging due to its complexity. Consequently, the Hippopotamus Optimization Method (HOM) is employed to address a range of intricate equations related to 4H-SiC MESFET, thereby accurately deriving the I-V characteristics. Consequently, the performance of the suggested analytical model closely resembles that of a real-time <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{4 H - S i C}$</tex> MESFET. Various behavioral characteristics are obtained and evaluated using the MATLAB programming software.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».