Genetik algoritma ile MOS parametrelerinin belirlenmesi ve optimizasyonu
MOS parameter extraction and optimization with genetic algorithm
- Tez No: 232428
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTEN KUNTMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Günümüz teknolojisinde çok önemli bir yere sahip olan MOS transistörler için uygun bir parametre seti belirlemek güç bir problemdir. Geleneksel yöntemler parametrelerin çözüm uzayındaki yerel noktalara yakınsamasından dolayı optimum çözümden başka sonuçlar verebilmektedirler. Genetik algoritmalar düzensiz dağılmış parametrelerin bulunması için çok uygundur.Bu çalışmada, genetik algoritma ile MOS transistörün parametreleri belirlenmiş ve optimizasyonu yapılmıştır. İlk olarak MOS modellerinin tarihi gelişimi ve MOSFET'in çalışma ilkesi ele alınmış, BSIM3V3 modeli ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Daha sonra genetik algoritmanın tarihi gelişimi, özellikleri ve parametreleri ele alınmıştır.Sonraki bölümde ise BSIM3V3 MOSFET model parametresi belirlenirken uygulanan adımlar açıklanmıştır. Parametrelerin genetik algoritma ile belirlenme süreci bir örnek ile açıklanarak belirlenen parametrelerin SPICE'da uygulaması yapılmıştır. Parametre çıkartımında ilk once MOS BSIM3V3 modelinde C35 üretim sürecinde kullanılan 0.35?m üretim teknolojisi ile belirlenen SPICE parametre sonuçları kullanılmış daha sonra da 0.7?m üretim teknolojisi ile TÜBİTAK laboratuarlarında elde edilen test transistörleri kullanılmıştır.Son bölümde belirlenen parametrelerin karakteristiklerine ilişkin sonuçlar ile gerçek karakteristiklere ilişkin sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca populasyon miktarı, çaprazlama oranı ve nesil sayısı gibi genetik algoritma parametrelerinin farklı değerlerine ait sonuçlar da karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Extracting an optimal set of parameter values for a MOS device is great importance in contemporary technology is a complex problem. Traditional methods of parameter extraction can produce far from optimal solutions because of the presence of local optimum in the solution space. Genetic algorithms are well suited for finding near optimal solutions in irregular parameter spaces.In this study, MOS Parameters extracted and optimized with genetic algorithm. First of all, historical development of the MOS models and operation basis of MOS transistors are introduced. BSIM3V3 is explained in details. Thereinafter historical development, properties and parameters of genetic algorithms are explained.In the following section, applied strategies of extracting BSIM3V3 MOSFET model parameters are defined. After defined the parameter extraction with genetic algorithm The SPICE simulations are performed using extracted parameters. The results of experimental studies for parameter extraction firstly obtained 0.35?m fabricated by C35 process and then 0.7?m fabricated test transistors which produced in TUBITAK Laboratories were used.Extracted parameters characteristic data results have been compared with measurement results in the last section. Different values of parameters of genetic algorithm, such as population size, crossover rate ,and generation size are compared by different tests.
Benzer Tezler
- Analog circuit optimization with hierarchical genetic algorithms-3rd order low-pass butterworth filter example
Hiyerarşik genetik algoritma ile analog devre optimizasyonu?3. dereceden alçak geçiren butterworth filtre örneği
OLCAY DURUL AZERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNHAN DÜNDAR
- Power system observability analysis and network planning with genetic algorithms
Genetik algoritma ile güç sistem gözlemlenebilirlik çözümü ve ağ planlaması
F.SİNAN USLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU
- Genetik algoritma ile arama motorları için web site optimizasyonu
Search engine optimization for websites with genetic algorithm
FAHRETTİN HORASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNAN TÜNCEL
- Genetik algoritma ile toplu ulaşım sistemi hareket çizelgesi optimizasyonu : Çanakkale örneği
Optimization of the public transportation departure timetable with genetic algorithm: Çanakkale example
TAYLAN ENGİN
- Genetik algoritma ile büyükbaş süt hayvanlarında süt verimi maksimizasyonu
Genetic algorithm on dairy milk yield maximization
FATİH AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENOL ALTAN