13、硅中本征点缺陷的研究进展

硅中本征点缺陷的研究进展

1. 空位与自间隙原子的共存

在硅材料中,空位和自间隙原子这两种点缺陷具有相当的主导地位和作用,它们的共存如今已成为一个确凿的事实。这一结论的得出基于氧化增强扩散(OED)、氧化阻滞扩散(ORD)以及氧化产生外在堆垛层错(OSF)等实验观测。

在1969 - 1971年间,多个研究小组发现,在氧化环境中,硅表面的扩散速率会随晶体学取向而变化,顺序为{100} > {110} > {111},这实际上就是氧化增强扩散现象,且湿氧化中的扩散增强效果比干氧化更明显。而早在几年前,就有研究报道硅的热氧化常导致堆垛层错的形成,OSF的生长速率同样与被氧化表面的晶体学取向有关,顺序也是{100} > {110} > {111},湿氧氧化中的生长速率高于干氧氧化。

基于OED和OSF这两种现象的相似性,Hu在1974年提出它们密切相关且有共同起源。通过透射电子显微镜(TEM)的图像对比度可以确定堆垛层错的性质,硅中的OSF被确定为外在型,即间隙型。Hu基于OED和OSF的联系提出的点缺陷和扩散模型包含以下重要元素:
- 缺陷共存与扩散机制 :空位和自间隙原子作为硅中的主要热本征点缺陷共存。硅中III族和V族原子的扩散通过空位和自间隙原子介导的双机制进行,间隙分量和空位分量的比例随原子种类而异。
- 热氧化注入与缺陷行为 :硅的热氧化会向硅衬底注入过量的硅间隙原子,注入速率与热氧化速率成正比。过量的自间隙原子会在表面通过与表面取向和表面扭折密度相关的再生长过程被湮灭。当有成核位点时,超过热平衡值的部分自间隙原子会凝聚形成OSF。同时,自间隙原子的过饱和

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神经网络与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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