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SiC功率半导体器件与封装的关系

在SiC功率半导体器件的封装中,一般采用的封装形式包括TO封装、DIP封装、SMD封装、QFN封装等。其中,TO封装是一种常见的封装形式,它具有良好的散热性能,适用于高功率的应用场合。DIP封装和SMD封装则更适用于中低功率的应用场合,同时具有较小的尺寸和较低的成本。QFN封装则是一种新型的封装形式,其具有较小的尺寸和良好的散热性能,适用于高密度的应用场合。常见的封装材料包括铝、铜、银、金等,其中

针对高可靠性和高性能优化的1200V碳化硅沟道MOSFET

本文详细分析了新开发的Infineon 1200V CoolSiC™ MOSFET的典型静态和动态性能,该器件的设计目标是45 mΩ的导通电阻。为了与各种标准门极驱动器兼容,该器件的门压范围设计为在关态下为-5 V,在开态下为+15 V。经过长期门氧寿命测试,发现该器件的外在故障演化遵循线性E模型,这允许在规定的使用条件下对设备寿命内的故障率进行自信的预测,其20年内的故障率为0.2 ppm。

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基于人工智能/机器学习的SPICE建模与参数提取基准

在过去的几十年里,使用数值方法进行SPICE建模或对现有SPICE模型参数进行表征(提取)的提交论文数量显著增加。许多此类文章依赖于合成数据——这些数据或通过技术计算机辅助设计(TCAD)生成,或基于物理SPICE模型的仿真结果;而大多数并未对实测数据进行建模/拟合。此外,这些文章未对其提出的数值方法的物理正确性、平滑性/单调性或渐近正确性进行评估。尽管这种方法足以对技术进行初步验证,但无法证明其

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#人工智能#机器学习
基于人工智能/机器学习的SPICE建模与参数提取基准

在过去的几十年里,使用数值方法进行SPICE建模或对现有SPICE模型参数进行表征(提取)的提交论文数量显著增加。许多此类文章依赖于合成数据——这些数据或通过技术计算机辅助设计(TCAD)生成,或基于物理SPICE模型的仿真结果;而大多数并未对实测数据进行建模/拟合。此外,这些文章未对其提出的数值方法的物理正确性、平滑性/单调性或渐近正确性进行评估。尽管这种方法足以对技术进行初步验证,但无法证明其

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#人工智能#机器学习
氮化镓垂直单极器件的击穿电压与特定导通电阻解析模型

本文提出了垂直氮化镓单极器件的击穿电压设计参数与最小比导通电阻的解析模型。考虑到以往文献中基于蒙特卡洛仿真和实验所得的碰撞电离系数(IIC)之间存在的差异,本文展示了氮化镓器件在穿通和非穿通条件下的雪崩击穿的解析模型,即击穿电压、漂移区掺杂浓度、漂移厚度与临界电场之间的关系,该模型与数值仿真结果显示出高度的准确性。与已报道的实验结果比较表明,来自Baliga的IIC数据具有相对更高的准确性。

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ASM-HEMT模型中漏极电流公式推导

ASM-HEMT模型中漏极电流公式推导

垂直SiC FinFET的实验演示、挑战与前景

文章采用“实验制备→TCAD建模→数据验证→理论分析→设计优化”的多层次研究方法,通过工艺创新与物理模型深度结合,系统揭示了垂直SiC FinFET的性能潜力与挑战,为下一代功率器件的开发提供了方法论范例。

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ASM-HEMT参数提取和模型验证测试

DC模型参数提取流程对于ASM-GaN-HEMT模型可以总结在下图中。上述步骤完成了ASM-GaN-HEMT模型在室温下的直流参数提取流程。对于模拟其他温度下的直流I-V特性,该模型中已实现了对关键模型参数的温度缩放方程。通过使用这些温度参数,可以在多种温度下模拟直流I-V特性。

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GaN RF CMC 模型 (IC-CAP)

GaN RF提取项目提供了一个初始的提取示例流程,以便您可以了解GaN模型的提取。这些项目和工具具有灵活性,可以轻松自定义以实现特定工艺技术的最佳准确性。提取流程是一个逐步手动过程,需要对模型及其参数有一定的了解。准备设置并加载测量数据。通过设置一些重要的变量(名称、工作目录等)来定义项目。初始化参数,包括已知的工艺和布局信息。执行逐步提取(这取决于模型)。最后,保存结果。IC-CAP软件学习交流

GaN HEMT的大信号(RF PA)性能

使用 TCAD 提取的 I-V 和 C-V 曲线族,结合 Keysight 的 IC-CAP 器件建模套件和先进SPICE模型用于高电子迁移率晶体管 (ASMHEMT) 模型卡,提取 HEMT 模型卡。此外,模型卡提取的 S 参数也与 TCAD 提取的 S 参数相匹配。完成直流、C-V 和 S 参数匹配后,使用 Keysight 的 Advanced Design System (ADS) 对工作

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