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J-GLOBAL ID:202202237703452203   整理番号:22A1152720

ハイブリッドパーティクルスウォーム最適化 GaNデバイスに適用した小信号モデリングに基づくグレイWolf最適化【JST・京大機械翻訳】

Hybrid particle swarm optimization-grey wolf optimization based small-signal modeling applied to GaN devices
著者 (2件):
資料名:
巻: 32  号:ページ: e23081  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0335A  ISSN: 1096-4290  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,Si基板上のGaN高電子移動度トランジスタ(HEMT)の基板/バッファ負荷効果を特徴付ける4つの異なる等価回路モデルを調べた。開放脱埋込み構造のYパラメータ測定を用いて,Si上のGaN HEMTにおけるこの効果を特性化した。物理関連モデル要素を抽出するために,粒子群最適化(PSO)と灰色鉄最適化(GWO)の2つのメタヒューリスティック技術間のハイブリッド化に基づく最適化技術を開発した。提案した最適化技術を,異なるサイズのGaN HEMTに適用し,Sパラメータフィッティングによって実証した。さらに,抽出した要素を信頼性とスケーラビリティに関して評価した。提案したPSO-GWO技術は,以前の研究結果と非常に良好な一致を示した。抵抗と容量分路分岐の回路トポロジーは,それぞれ,導電性と変位基板/バッファ漏れ電流の特性評価において,より正確であることが分かった。本研究の結果は,シリコン基板上のGaNトランジスタの小型および大信号モデリングのための,提案した方法およびモデルトポロジーの適用性を検証した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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トランジスタ 
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