MOFSET kanal uzunluk ve genişlik parametrelerinin belirlenmesi için YSA tabanlı model geliştirilmesi
Neural network based decision method for MOFSET channel lenght and width
- Tez No: 139722
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağlan, MOSFET, modelleme, kanal uzunluğu, kanal genişliği ıx, neural network, MOSFET, modeling, channel length, channel width
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
ÖZET MOSFET tranzistorlann akım karakteristikleri çok karmaşık nonlineer denklemler sonucunda belirlenebilmektedir. Bu denklemlerin içerisinde birçok üretim parametresi ve tranzistor düğüm gerilimleri ile beraber MOSFET yapısının kanal genişlik ve uzunluk parametreleri de (W ve L) vardır. Üretim parametreleri üretim işleminin sonucu olarak sabit, düğüm gerilimleri ise devre üzerinde görülebilen belirli değerlerdir. Tasarımcının W ve L değerlerini ise, devrenin DC ve AC karakteristik özelliklerine göre birçok kritik parametreyi belirleyecek şekilde kendisinin seçmesi gereklidir. Belirtilen çok karmaşık nonlineer denklemler içerisinde bunlara en uygun değerleri atamanın zorluğu sonucu, kanal genişlik ve uzunluk parametrelerinin seçimi büyük ölçüde tasarımcının bilgi ve tecrübesine kalmaktadır. Bu çalışmada tasarımcının belirlemesi gereken MOSFET kanal uzunluk ve genişlik parametrelerini bulacak yapay sinir ağı tabanlı bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu model, belirlenen tranzistor düğüm gerilimlerine karşılık istenen akımı verecek kanal parametrelerini bulacak şekilde tasarlanmıştır. Modelin tasarlanması için seçilen yapay sinir ağı tipi çok katmanlı algılayıcılardır. Nonlineer denklemlerin çıkarımı konusundaki başarısından dolayı bu tercihte bulunulmuştur. Oluşturulan yapay sinir ağı modeli için tranzistor düğüm gerilimleri ve tranzistor üzerinden akan akım giriş, kanal uzunluk ve genişlik parametreleri de çıkış olarak seçilmiştir. Çalışmanın en önemli noktalarından biri oluşturulan ağı eğitmek üzere modellenecek MOSFET tranzistor için data çıkarımıdır. Eğitme işlemi için kullanılacak data, HSPICE simülasyon ortamında tranzistorun değişik gerilim ve kanal parametreleri ile çok sayıda simülasyonunun yapılması sonucunda elde edilmiştir. Yapay sinir ağının oluşturulma işlemi ve daha önce çıkarılan datalarla eğitimi MATLAB 6.0 programı ortamında gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan ağ, test dataları ile yine HSPICE simülasyon ortamında test ve simüle edilmiştir. MOSFET modellemesinin tamamlanmasının ardından modelin analog entegre devre tasarımındaki kullanılabilirliğini görmek amacıyla, model bazı temel analog yapı blokları tasarım sürecinde test edilmiştir. Tezin birinci bölümünde çalışmanın amacı ve genel yapısı kısaca açıklanmış ayrıca geçmişteki diğer tranzistor modelleme çalışmaları da özetle incelenmiştir. İkinci ve üçüncü bölümlerde MOSFET ve yapay sinir ağlan konularında gerekli olan bilgiler verilmiştir. Dördüncü bölümde ağın eğitimi için gerekli olan dataların çıkarımı, ağın oluşturulması ve eğitimi ayrıntılı biçimde açıklanmıştır. Beşinci bölümde ise oluşturulan modelin analog tasarım sırasında kullanımına ilişkin örnekler verilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MOSFETs are modeled by too complex nonlinear equations. These equations include many process parameters, terminal voltages of the transistor and also the channel width and length parameters (W and L). The designer should choose the most suitable channel parameters considering the critical parameters, which determine the DC and AC characteristics of the circuit. As a result of the difficulty of solving these complex nonlinear equations, the choice of appropriate channel parameters depends on designer's knowledge and experience. This thesis aims to develop a neural network based MOSFET model, that can find the most suitable channel parameters, which are supposed to be chosen by the circuit designer. The proposed model is able to find the channel parameters with the input information, which are terminal voltages and the drain current. Since MLP (Multilayer Perceptron) is a good nonlinear function approximator, this structure is chosen as the neural network model. One of the most important points of this work is the training data acquisition for the MOSFET neural network model. The training data are obtained by various simulations with different channel parameters and terminal voltages in the HSPICE simulation environment. The neural network structure is developed and trained with the MATLAB 6.0 program. The developed model is tested and simulated in HSPICE. To observe the usefulness of the proposed MOSFET neural network model within the analog integrated circuit design process it is tested through design process of some basic analog circuit blocks. In the first chapter the purpose and the general concept of this thesis are explained. The second and third chapters present the important points of MOSFET and neural network structures. Chapter 4 gives detailed information about the training data acquisition, the development and training process of the neural network model. The usage of the proposed model through analog design process is given in the fifth chapter.
Benzer Tezler
- FinFET kanal uzunluk ve genişlik parametrelerinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of finFET channel length and width parameters by artificial neural networks
MÜCAHİT OSMAN KAĞNICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM KELEŞ
- A channel-leakage monitor for silicon wafer scribe testing without mechanical access
Silisyum pul üzerinde mekanik erişimsiz çizik testi yapabilen bir kanal kaçağı monitörü
ANIL ÖZDEMİRLİ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- Doppler radar sistemleri için darbe üreten pın diyot alıcı-verici anahtar devresi tasarımı, üretimi ve analizi
The design, manufacture and analysis of pin diode t/r switch as a pulse generator for doppler radar systems
AHMET YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERSİN GÖSE
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖNCÜ
- MOSFET'lerdeki sıcak taşıyıcı etkisinin modellenmesi için yeni yaklaşımlar
New approaches for the modelling of hot carrier effect in MOSFET's
FIRAT KAÇAR
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AYTEN KUNTMAN
- MRC ve akım taşıyıcı elemanları ile devre sentezi
Mos resistive circuit and CCII+based synthesis
CEMAL ALP AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. CEVDET ACAR