5、MOSFET与TFET特性对比及TFET的原理与制造

MOSFET与TFET特性对比及TFET的原理与制造

1. MOSFET和TFET特性概述

1.1 带隙对功率延迟积(PDP)的影响

在MOSFET中,每个功率延迟积(PDP)对带隙的影响较小。由于载流子的沟道渡越时间较短,MOSFET的工具延迟有所降低。碳纳米管(CNT)具有较低的有效质量和较高的带速,有助于实现这一点。然而,对于大带隙的CNT,TFET的性能会显著下降。这主要是因为隧穿电流减小,对器件的开关速度产生负面影响,也可能与隧穿结处大带隙材料的注入电荷较低有关。不过,TFET的PDP对带隙的依赖性远不如MOSFET明显。尽管在PDP曲线方面,MOSFET和TFET仍存在根本差异,但TFET在开关强度和动态功率(Pdynamic)方面保持优势。

1.2 MOSFET和TFET的缩放行为

1.2.1 亚阈值摆幅(SS)与温度的关系

MOSFET和TFET的亚阈值摆幅(SS)与温度的曲线显示,两种器件的SS均可降低至10mV/dec以下。由于热电子发射,该曲线暗示了标准的热极限线。在低温下,TFET和MOSFET具有相似的线性温度依赖性。TFET可能还存在热注入成分。MOSFET的SS范围虽然远超理想情况,但呈现线性趋势;而TFET只有在温度低于150K时,SS值才会线性缩放。由于不同类型的器件具有相同的栅堆叠和沟道材料,界面态密度(Dit)可能会对它们产生影响。与MOSFET相比,InGaSb/InGaAs隧道结可能是TFET在150K以下温度下SS较高的原因。基于这些结果,TFET在室温下的SS可能会得到改善。

1.2.2 沟道长度(LG)与漏极电流(ID)的关系

MOSFE

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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