An artificial neural network based nanoscale device modeling approach and tfet implemantation
Yapay sinir ağı tabanlı nanoölçek cihaz modelleme yaklaşımı ve tfet uygulaması
- Tez No: 625511
- Danışmanlar: PROF. DR. MUTLU AVCI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alan Etkili Metal Oksit Yarıiletken Transistörler (Metal Oxide Semicondoctor Field Effect Transistor- MOSFET), telekomünikasyonda, analog mikro elektronikte, düşük-güç taşınabilir cihazlarda, optik elektroniğinde ve diğer teknolojik alanlarda baskın rol oynamaktadır. Yarıiletken Topluluğu Yol haritasında anaakım MOSFET teknolojisine, uzun vadede daha ekonomik ve fiziksel sınırlandırmalardan arınmış alternatif yollar aranmaktadır. Alan Etkili Tünel Transistör (TFET), Uluslararası Yarıiletken Teknoloji Yol haritasında en önemli alternatiflerinden biridir. Cihazlarda boyutlar küçülürken kuantum mekanik etkiler artmaktadır. Küçülen cihazlar ile daha gerçekçi cihaz modelleri için kuantum etkileri dahil edilmelidir. Ancak dahil edilen kuantum etkileri aşırı işlem yükü getirmektedir. Bu durumda, gerçekçi cihaz modelleri ile aşırı işlem yükü arasında dengeleme gerekmektedir. Bu çalışmada, Hamiltonyanı oluşturmak için daha az işlem gerektiren sıkı bağ metodu kullanılmıştır. Çok katmanlı cihazlar için yapay sinir ağı tabanlı daha etkin metod ile cihaz karakteristiğe oldukça yakınsayan TFET modeli geliştirilmiştir. Gelecek çalışmalarda, model radyasyon kuvvetlendirilmiş cihazların modellerinde kullanılabilmek üzere radyasyon etkilerinin de ilave edilmesi gerekmektedir.
Özet (Çeviri)
Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor (MOSFET) is a superior market position deal with telecommunications, analogue microelectronics, low-power portables, optoelectronics or other technological areas. The requirements as suggested from the Semiconductor Industry Association (SIA) roadmap may look at alternative routes to mainstream MOSFET that may become economically viable and physical restrictions in some areas of microelectronics in the longer term. Tunnel Field Effect Transistor (TFET) is one of the most important alternatives for MOSFET in The International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS) on the other hand, a combinatorial device to the MOSFETs. TFET is still in research and development process. While the dimensions of the devices decrease, the quantum effects increase. By decreasing the device size, to obtain more realistic device models, quantum effects must be included. However, adding quantum effects cause calculation burden. A modified version of General Regression Neural Network and Non-Equilibrium Green's Function hybrid modeling approach is proposed for accurate nanoscale device model and it is implemented to TFET. In the range of 55% to 67% simulation time decrease is obtained with respect to existing NEGF formalism based methods. In the future works, radiation effects must be added to the model in order to produce radiation hardened devices.
Benzer Tezler
- An efficient design optimization framework for rf and optical applications
Başlık çevirisi yok
ORKUN KARABAŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GULLU KIZILTAS
- Moleküler haberleşme sistemlerinde alıcı kestirim yöntemleri
Receiver detection methods on molecular communications systems
ERGİN ASLAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Akıllı kampüslerde yapay zekâ destekli enerji yönetimi
Artificial intelligence-supported energy management in smart campuses
ABDALHADI K S MANASSRA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRKAN IŞIK
- An artificial neural network based emergency controller to improve transient stability in power systems
Güç sistemlerinde geçici kararlılığı artırmak için yapay sinir ağı tabanlı acil durum kontrolörü
KASRA MONTAKHABI OSKOUEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- An artificial neural network based control design and ımplementation for mechatronic systems
Mekatronik sistemler için yapay sinir ağı tabanlı kontrol tasarımı ve uygulaması
İSLAM AYDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiRobotik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BIDIKLI