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J-GLOBAL ID：201802257409556903   整理番号：18A1146674

クジラ最適化アルゴリズムを用いたカーボンナノチューブ電界効果トランジスタ(CNFET)のパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Parameter estimation of carbon nano tubes field effect transistor (CNFET) using whale optimization algorithm

著者 (3件)： Prakash P. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Vel Tech Multi Tech Dr. RR & Dr. SR Engineering College, Chennai-62, Tamil Nadu, India) ,  Sundaram K. Mohana (Department of Electrical and Electronics Engineering, Vel Tech Multi Tech Dr. RR & Dr. SR Engineering College, Chennai-62, Tamil Nadu, India) ,  Bennet M. Anto (Department of Electronics and Communication Engineering, Vel Tech, Chennai-62, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECDS  ページ： 3053-3058  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のCMOS-FETと比較して,カーボンナノ-ツアー電界効果トランジスタ(CNFET)は性能が優れている。それは,それらの高い電流駆動能力,低電力遅延積,弾道輸送,および改良された熱恒常性のためである。論理的有効性(LE)技術は,CMOS回路における遅延の即時と正確な推定のために使用される。CNFETは従来のCMOS FETよりも高いスイッチングと電流駆動能力を有しているが,多くの因子が寄生容量,放射,漏れ電流などを含むCNFETの性能を妨げることができる。いくつかの因子はCNFETの設計パラメータを最適化することによって効果的に制御できる。静電容量と遅延はカーボンナノチューブの直径とピッチに大きく依存する。カーボンナノチューブの直径の増加がカーボンナノチューブのピッチを収縮させる場合,これはCNT間の静電容量の増加をもたらす。したがって,最適化原理は,最大収率と最小遅れと静電容量を有するCNFETの最適直径とピッチを予測するために,ほとんど必要とされなければならない。最適化は,クジラ最適化アルゴリズムの助けを借りて達成した。CNTのピッチ,幅および直径のようなCNFET比パラメータを用いて,回路の電力,相互容量,干渉縞容量,遅延比較および電流対電圧特性を予測した。結果は,提案したモデルが比較的低い電力消費を提供することを示した。CNFET回路におけるクジラの最適化技術によるインターキャパシタンス,遅延,および干渉縞の静電容量。クジラ最適化モデルによるCNFET技術は,電流電圧特性における強化を確実にした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力消費 ,  電力 ,  漏れ電流 ,  電流電圧特性 ,  旅行 ,  最適化手法 ,  *最適化 ,  *パラメータ推定 ,  漂遊容量 ,  静電容量 ,  電流 ,  *カーボンナノチューブ ,  *FET【トランジスタ】 ,  干渉縞 ,  モデリング
準シソーラス用語： *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (5件)： クジラ ,  最適化アルゴリズム ,  カーボンナノチューブ電界効果トランジスタ ,  CNFET ,  パラメータ推定