57、金刚石中n型B - N共掺杂与N掺杂研究

金刚石中n型B - N共掺杂与N掺杂研究

单一掺杂面临的挑战

在金刚石的n型浅施主掺杂研究中,单一掺杂剂面临诸多问题。氮(N)虽是潜在的电子供体,但其深施主能级(位于导带边缘下方1.4 eV)限制了其在室温半导体器件中的应用。磷(P)掺杂的电离能仅为0.43 eV,但载流子迁移率低( - 23 cm/V·s),也不适用于室温应用。硫(S)掺杂曾被认为有浅能级,但因硼的无意污染,其施主能级目前被认为接近1.4 eV,且硫的形成能(4.2 eV)远大于磷,更难掺入金刚石,溶解度低,影响掺杂效率。通过氧离子注入虽能获得浅n型金刚石(施主能级0.32 eV),但氧施主在600 °C以上退火后会失活。间隙锂(Li)和钠(Na)在金刚石中的施主能级分别为0.1 eV和0.3 eV,但它们在金刚石中的溶解度极低,还易与其他杂质或缺陷结合导致电活性丧失。

由于单一掺杂难以满足需求,研究人员开始采用共掺杂方法来研究金刚石的杂质掺杂。例如,通过B - S共掺杂已实现了n型金刚石,相关理论解释也已发表。然而,B - N共掺杂金刚石的性能远不理想,对于B - N共掺杂金刚石体系,仍需进一步探索更合理的解释。此前的研究主要集中在金刚石中B - N团簇的键长和电离能,缺乏对B - N共掺杂金刚石的态密度(DOS)、能带结构和载流子有效质量等关键参数的计算和研究,因此有必要探究具有浅施主能级的B - N共掺杂金刚石的导电机制。

计算方法

本研究采用之前发表工作中的计算方法,基于密度泛函理论(DFT)进行所有计算,以优化几何结构、计算能带结构和态密度。交换关联函数通过VASP软件采用广义梯度近似(GGA)下的Perdew - Burke - Ernzerhof(PBE)泛函实现,选用投影

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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