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1.
为在HSPICE中建立一种计算简单且精度较高的碳纳米管场效应管 (carbon nanotube field effect transistor, CNTFET) 模型, 在CNTFET半经典建模方法的基础上, 分析了自洽电势与载流子密度之间的关系, 提出用线性近似进行拟合, 并推导了自洽电势的显式表达式, 从而避免了积分方程的迭代求解过程. 然后在HSPICE中建立了相应的CNTFET模型, 通过仿真比较, 结果表明该模型具有较高的精度, 用其构建的逻辑门电路能够实现相应逻辑功能, 且运算时间大为减少.
关键词:
碳纳米管场效应管
半经典模型
线性近似拟合
HSPICE仿真 相似文献
2.
声子散射对碳纳米管场效应管(carbon nanotube field effect transistor, CNTFET)的特性有着不可忽略的影响. 传统研究方法基于弹道输运模型来分析发生声子散射时各参数对器件特性的影响, 进而建立CNTFET声子散射模型.为了降低模型复杂度, 提高仿真计算的速度, 本文深入研究了CNTFET的声子散射影响, 对手性、温度和能量三个参数的变化进行了仿真, 分析了参数对器件特性的影响. 采用线性近似拟合的方式建立了一种新的CNTFET声子散射模型.通过分析散射下电流的变化, 验证了该模型的正确性和有效性.与半经典散射模型相比, 该模型由于不需要进行积分计算, 计算过程较为简单, 降低了运算量.
关键词:
碳纳米管场效应管
声子散射模型
线性近似拟合 相似文献
3.
由于导电沟道-源/漏电极界面处可能发生的载流子带间隧穿,传统类金属氧化物半导体(MOS)碳纳米管场效应管呈现双极性传输特性,极大影响了器件性能的提高及其在电路中的应用.为获得具有理想单极性传输特性的类MOS碳纳米管场效应管,本文提出了一种基于双栅材料的器件设计方法.模拟结果表明,通过合理选取调节电极材料,在不影响器件亚阈值斜率的同时,该设计方法不仅能使开关电流比增大6—9个数量级,有效调节阈值范围,而且能有效消除传统类MOS碳纳米管场效应管的双极性传输特性.进一步研究表明,该设计所获得的器件性能提高与调节 相似文献
4.
《大学物理实验》2021,34(4)
根据实验测得环氧树脂不同体积浓度浸泡液下的碳纳米管/环氧树脂复合薄膜的力学性能的实验数据,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了不同实验参数对复合薄膜力学性能影响的预测模型。留一交叉法(LOOCV)结果表明环氧树脂体积分数与复合薄膜力学性能之间关系复杂,呈现高度的非线性。表征力学性能的拉伸强度σ_b(MPa)、延伸率δ(%)和弹性模量E(GPa)的平均绝对百分误差分别为3.96%,3.14%和2.62%,相关系数(R~2)分别高达0.991,0.990和0.997。该方法不仅准确预测了双壁碳纳米管与环氧树脂复合薄膜的力学性能,而且为实验工作者研究实验参数与力学性能之间关系提供了理论指导。 相似文献
5.
基于氧化层陷阱电荷以及界面陷阱电荷的产生动力学以及辐射应力损伤的微观机理,推导出了金属-氧化物-半导体场效应管(MOSFET)中辐射应力引起的氧化层陷阱电荷、界面陷阱电荷导致的阈值电压漂移量与辐射剂量之间定量关系的模型. 根据模型可以得到:低剂量情况下,氧化层陷阱电荷与界面陷阱电荷导致的阈值电压漂移量与辐射剂量成正比;高剂量情况下,氧化层陷阱电荷导致的阈值电压漂移量发生饱和, 其峰值与辐射剂量无关,界面陷阱电荷导致的阈值电压漂移量与辐射剂量呈指数关系. 另外,模型还表明氧化层陷阱电荷与界面陷阱电荷在不同的辐射剂量点开始产生饱和现象, 其中界面陷阱电荷先于氧化层陷阱电荷产生饱和现象.最后,用实验验证了该模型的正确性. 该模型可以较为准确地预测辐射应力作用下MOSFET的退化情况. 相似文献
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针对红外图像行人检测中虚警率高的问题,提出了一种串联组合分类的红外行人检测方法。该方法利用感兴趣区域的宽高比和方向梯度直方图2种特征,采用串联组合方式实现分类识别。实验结果中检测率达到了90.5%,虚警率减少了43.7%,表明提出的方法可有效检测行人同时降低虚警。 相似文献
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基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于遗传算法的支持向量机预测方法.利用改进的自相关法和饱和关联维数法确定混沌信号的时间延迟和嵌入维,从而实现相空间重构.通过遗传算法优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,并结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测出淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).以Lorenz系统和加拿大McMaster大学利用IPIX雷达实测得到的海杂波数据作为混沌背景噪声进行仿真实验,结果表明该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,所得的均方根误差为0.00049521(信噪比为-89.7704 dB),这比传统支持向量机方法的均方根误差(0.049,信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级. 相似文献
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近年来,深度学习在数据挖掘领域研究较多,深度学习中的集成学习算法也越来越多地应用到分类和定量回归中,但是,集成学习算法在红外光谱分析领域的应用研究较少。提出一种基于Blending模型融合的集成学习定量回归算法,利用GBDT算法、线性核支持向量机(LinearSVM)和径向基核支持向量机(RBF SVM)作为基学习器,将基学习器预测结果通过LinearSVM模型完成数据融合。以公开数据库中的药片和柴油近红外光谱数据为研究对象,首先对光谱数据进行一阶导数预处理,分别采用单核支持向量回归模型、GBDT模型和Blending集成学习模型,将模型预测结果进行分析比较。药片活性物含量和硬度性质采用RBF SVM模型的预测结果最优,RMSEP最小,RPD最大;其次为Blending集成学习模型;GBDT模型预测结果最差。药片质量采用Blending集成学习模型预测的R2最高,达到0.837 4;RBF SVM的RMSEP最小,为2.140 6,RPD最大,达到7.487 8;LinearSVM的预测结果最差。对于柴油沸点、闪点和总芳香烃三种性质,Blending模型预测效果最好,优于三种单模型预测结果。对于十六烷值,GBDT模型和RBF SVM模型预测结果优于Blending集成学习模型。对于密度,仅GBDT模型优于Blending集成模型,并且,使用单模型和集成模型的预测结果均较为理想,除了LinearSVM模型R2为0.944 5,其他模型R2均高于0.99。对于冰点的预测,RBF SVM和LinearSVM的预测效果优于Blending集成学习模型。对于黏性性质的预测,仅RBF SVM的预测效果优于Blending集成算法模型。由结果可以看出,由GBDT,LinearSVM和RBF SVM集成的Blending模型由于融合了单模型的特征,与单模型相比,预测效果较优或者最优,证明集成学习Blending模型用于红外光谱定量回归具有较强的适用性,且具有较高的预测精度和泛化能力,对于进一步研究集成学习算法在红外光谱定量回归中的应用具有重要的意义。 相似文献
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建立一种平行背栅极碳纳米管阵列阴极,基于电场叠加原理,利用镜像电荷法对其进行计算,给出碳纳米管顶端表面电场增强因子。在此基础上,进一步分析器件各类参数对电场增强因子的影响。分析表明,碳纳米管阵列阴极具有最佳阵列密度,其对应碳纳米管间距大约为碳纳米管高度的两倍,靠阴极阵列边缘部位的碳纳米管发射电子能力比其中心部位的大。除了碳纳米管的长径比之外,栅极宽度、栅极厚度和栅极间距等也对电场增强因子有一定的影响:栅极越宽,场增强因子越大;而栅极厚度、栅极间距越大,场增强因子就越小。 相似文献
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建立一种平行背栅极碳纳米管阵列阴极,基于电场叠加原理,利用镜像电荷法对其进行计算,给出碳纳米管顶端表面电场增强因子。在此基础上,进一步分析器件各类参数对电场增强因子的影响。分析表明,碳纳米管阵列阴极具有最佳阵列密度,其对应碳纳米管间距大约为碳纳米管高度的两倍,靠阴极阵列边缘部位的碳纳米管发射电子能力比其中心部位的大。除了碳纳米管的长径比之外,栅极宽度、栅极厚度和栅极间距等也对电场增强因子有一定的影响:栅极越宽,场增强因子越大;而栅极厚度、栅极间距越大,场增强因子就越小。 相似文献
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有机场效应晶体管(Organic field effect transistor,OFET)的非线性特性是指其输出特性曲线在较低的漏极电压下出现类似于二极管的电压电流特性曲线,这种现象在有机场效应晶体管的实验研究中极为常见。Simonetti等通过引入随栅极电压变化的迁移率提出了模型并成功解释了这一现象,但实验中从器件转移特性得出的迁移率通常与栅极电压无关。本文通过引入常数迁移率对该模型进行改进,运用改进的模型研究了影响OFET非线性特性的主要因素,并对如何更加准确地获得器件参数进行了探究。 相似文献
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一种基于近红外光谱技术的柴油在线软测量方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
吴德会 《光谱学与光谱分析》2008,28(7):1530-1534
为解决柴油凝点难以实时在线检测的问题,提出一种应用近红外(NIR)光谱分析技术的软测量方法。首先,利用光谱分析仪对柴油样品在750~1 550 nm光谱区的信息进行采集,并用多项式卷积对NIR光谱数据进行光谱平滑、基线校正和标准归一化;再由主元分析(PCA)提取NIR光谱数据集特征,降低输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后, 通过SVR算法建立凝点的软测量模型。150个柴油样品作为实验材料,其中100个作为校正(训练)样本,其余作为测试样本。经过PCA分析之后,401维的原始NIR吸收光谱数据集被降到了6维。为了验证检测方法的效率,用四种不同的软测量模型(BP,SVR,PCA+BP和PCA+SVR)对测试样品进行估计。实验结果表明:(1)用PCA进行特征提取的软测量模型普遍优于直接作用在光谱波长域的模型;(2)SVR模型的测量效果明显优于BP网络模型,其测试误差只有后者的一半;(3)所提软测量方法的检测值与用冷凝法测量的标准化学值之间的均方误差小于4.2。研究说明了本方法可用于对柴油产品凝点的快速测量。 相似文献
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Correlated electron systems are among the centerpieces of modern condensed matter sciences, where many interesting physical phenomena, such as metal-insulator transition and high-T c superconductivity appear. Recent efforts have been focused on electrostatic doping of such materials to probe the underlying physics without introducing disorder as well as to build field-effect transistors that may complement conventional semiconductor metal-oxide-semiconductor field effect transistor (MOSFET) technology. This review focuses on metal-insulator transition mechanisms in correlated electron materials and three-terminal field effect devices utilizing such correlated oxides as the channel layer. We first describe how electron-disorder interaction, electron-phonon interaction, and/or electron correlation in solids could modify the electronic properties of materials and lead to metal-insulator transitions. Then we analyze experimental efforts toward utilizing these transitions in field effect transistors and their underlying principles. It is pointed out that correlated electron systems show promise among these various materials displaying phase transitions for logic technologies. Furthermore, novel phenomena emerging from electronic correlation could enable new functionalities in field effect devices. We then briefly review unconventional electrostatic gating techniques, such as ionic liquid gating and ferroelectric gating, which enables ultra large carrier accumulation density in the correlated materials which could in turn lead to phase transitions. The review concludes with a brief discussion on the prospects and suggestions for future research directions in correlated oxide electronics for information processing. 相似文献