Geri Dön

An artificial neural network based nanoscale device modeling approach and tfet implemantation

Yapay sinir ağı tabanlı nanoölçek cihaz modelleme yaklaşımı ve tfet uygulaması

  1. Tez No: 625511
  2. Yazar: ABDURRAHMAN ÖZGÜR POLAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUTLU AVCI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

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

  1. Moleküler haberleşme sistemlerinde alıcı kestirim yöntemleri

    Receiver detection methods on molecular communications systems

    ERGİN ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  3. Faaliyet alanları tehlike sınıflarının tespiti için yapay sinir ağları tabanlı bir model önerisi

    An artificial neural network based model proposal for the determination of hazard classes in economic activities

    MESUT AKANER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL ÖZDEMİR

  4. An artificial neural network controlled microelectromechanical accelerometer

    Yapay sinir ağı kontrollü mikroelektromekanik ivme ölçer

    ZEHAN KESİLMİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT AKSOY

  5. Yapay sinir ağı tabanlı doğrusallaştırma birimi tasarımı

    Artificial neural network based linearization unit design

    NUH EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN DANIŞMAN