PMOSFET's热载流子退化模拟及寿命评估的统一模型

对 PMOSFET's几种典型器件参数随应力时间的退化规律进行了深入研究 ,给出了一个新的器件退化监控量 ,并建立了不同器件参数退化的统一模型 .模拟结果和测量结果的比较表明 ,新的退化模型具有较高的准确性和较宽的适用范围 .新的退化模型不但可以用于器件参数退化量的模拟 ,也可以用于器件寿命评估     

MOSFET热载流子退化/寿命模型参数提取

基于 MOSFET热载流子可靠性物理 ,并结合电应力条件下热载流子退化特征量ΔIds/Ids0 、Isub等实测数据的拟合处理 ,发展了可表征退化物理意义的衬底电流与退化 /寿命参数提取模型 ;进而由自动测试 ATE与 CAD技术相结合的监测系统 ,实现了载流子速度饱和临界电场Ecrit、有效导电长度 LC和寿命因子 H、m、n提取 .实验研究结果表明 ,模型及提取参数合理可信 ,并可进一步应用于 MOSFET及其电路的退化 /寿命模拟预测     

MOSFET热载流子退化/寿命模型参数提取

基于MOSFET热载流子可靠性物理,并结合电应力条件下热载流子退化特征量△Ids/Idso、Isub等实测数据的拟合处理,发展了可表征退化物理意义的衬底电流与退化/寿命参数提取模型;进而由自动测试ATE与CAD技术相结合的监测系统,实现了载流子速度饱和临界电场Ecrit、有效导电长度Lc和寿命因子H、m、n提取.实验研究结果表明,模型及提取参数合理可信,并可进一步应用于MOSFET及其电路的退化/寿命模拟预测.     

热载流子退化对MOS器件的影响

介绍了评价热载流子注入效应的加速寿命试验，针对具体的工艺线，提取了MOS管加速寿命试验的模型参数，以阈值电压变化10mV为失效判据，分别对0．8μm和0.6μm工艺线的热载流子注入效应进行了评价。整个测试过程由程序控制，设备精度高，使用简便，适用于亚微米和深亚微米工艺线的可靠性评价。     

深亚微米MOSFET热载流子退化机理及建模的研究进展

本文给出了深亚微米ＭＯＳ器件热载流子效应及可靠性研究与进展,对当前深亚微米ＭＯＳ器件中的主要热载流子现象以及由其引起的器件性能退化的物理机制进行了详细论述。不仅对热电子,同时也对热空穴的影响进行了重点研究,为深亚微米ＣＭＯＳ电路热载流子可靠性研究奠定了基础。本文还讨论了深亚微米器件热载流子可靠性模型,尤其是ＭＯＳ器件的热载流子退化模型。     

LDD NMOS器件热载流子退化研究

对LDD(轻掺杂漏)NMOS器件的热载流子退化特性进行了研究,发现LDD NMOS器件的退化呈现出新的特点.通过实验与模拟分析,得出了热载流子应力下LDD NMOS退化特性不同于常规(非LDD)NMOS的物理机制.并通过模拟对此观点进行了验证.     

新型槽栅nMOSFET热载流子效应的模拟研究

应用二维器件仿真程序 PISCES- ,对槽栅结构和平面结构器件的特性进行了模拟比较 ,讨论了槽栅结构 MOSFET的沟道电场特征及其对热载流子效应的影响。槽栅结构对抑制短沟道效应和抗热载流子效应是十分有利的 ,而此种结构对热载流子的敏感 ,使器件的亚阈值特性、输出特性变化较大     

热载流子应力下p-MOSFETs在低栅电压范围的统一退化模型

研究了低栅电压范围的热载流子统一退化模型.发现对于厚氧化层的p-MOSFETs主要退化机制随应力电压变化而变化,随着栅电压降低,退化机制由氧化层俘获向界面态产生转变,而薄氧化层没有这种情况,始终是界面态产生;此外退化因子与应力电压成线性关系.最后得出了不同厚度的p-MOSFETs的统一退化模型,对于厚氧化层,退化由电子流量和栅电流的乘积决定,对于薄氧化层,退化由电子流量决定.     

热载流子应力下p-MOSFETs在低栅电压范围的统一退化模型

研究了低栅电压范围的热载流子统一退化模型.发现对于厚氧化层的p-MOSFETs主要退化机制随应力电压变化而变化,随着栅电压降低,退化机制由氧化层俘获向界面态产生转变,而薄氧化层没有这种情况,始终是界面态产生;此外退化因子与应力电压成线性关系.最后得出了不同厚度的p-MOSFETs的统一退化模型,对于厚氧化层,退化由电子流量和栅电流的乘积决定,对于薄氧化层,退化由电子流量决定.     

OLED器件寿命衰退模型的MATLAB分析计算

介绍了OLED器件寿命衰退模型的MATLAB分析计算方法.一般认为运动离子是驱动电压变化的原因之一.利用MATLAB求解了运动离子瞬态方程,得到了与时间相关的负指数形式分布函数.介绍了阳极为恒流离子源条件时模型的数值求解算法.根据模型可以计算出运动离子引入的驱动电压随时间的变化关系,其结果可用于与实验数据进行拟合比较.     

电子辐照下的SiC少子寿命退化模型

从理论上对电子辐照在4H-SiC中引入的缺陷数量和各种缺陷能级进行了分析.结果表明,EH6和EH7缺陷能级在4H-SiC中起着有效复合中心的作用.采用SRH模型来估计电子辐照下4H-SiC的少子寿命,并给出了电子辐照下4H-SiC少子寿命损伤系数的模型.结合具体的测量条件,证明了这个模型是合理的.辐照电子对Si、GaAs和4H-SiC产生的不同影响展示了在高空、高辐照条件下 SiC存在着优势.     

电子辐照下的SiC少子寿命退化模型

从理论上对电子辐照在４Ｈ－ＳｉＣ中引入的缺陷数量和各种缺陷能级进行了分析．结果表明,ＥＨ６和ＥＨ７缺陷能级在４Ｈ－ＳｉＣ中起着有效复合中心的作用．采用ＳＲＨ模型来估计电子辐照下４Ｈ－ＳｉＣ的少子寿命,并给出了电子辐照下４Ｈ－ＳｉＣ少子寿命损伤系数的模型．结合具体的测量条件,证明了这个模型是合理的．辐照电子对Ｓｉ、ＧａＡｓ和４Ｈ－ＳｉＣ产生的不同影响展示了在高空、高辐照条件下ＳｉＣ存在着优势     

超薄栅n-MOSFETs热载流子寿命预测模型

对氧化层厚度为4和5nm的n-MOSFETs进行了沟道热载流子应力加速寿命实验,研究了饱和漏电流在热载流子应力下的退化.在饱和漏电流退化特性的基础上提出了电子流量模型,此模型适用于氧化层厚度为4 5nm或更薄的器件.     

超薄栅n-MOSFETs热载流子寿命预测模型

对氧化层厚度为 4和 5 nm的 n- MOSFETs进行了沟道热载流子应力加速寿命实验 ,研究了饱和漏电流在热载流子应力下的退化 .在饱和漏电流退化特性的基础上提出了电子流量模型 ,此模型适用于氧化层厚度为 4— 5 nm或更薄的器件     

Simulation of Life Testing Procedures for Estimating Long-Term Degradation and Lifetime of AlGaN/GaN HEMTs

Finite element 3-D thermal simulations of long-term degradation in AlGaN/GaN HEMTs for high-power applications are reported on, in which temperature evolves over time as the local degradation rate varies within the modeled device based on the local temperature of the degrading region (i.e., the channel). Specifically, hotter regions within a device are modeled as degrading faster due to a thermal component to the degradation rate equation. This allows self-consistent simulation of life testing, commonly used to estimate long-term reliability by extrapolating failure times seen at elevated channel temperatures to a lower "use" temperature. We find that it is necessary to consider the entire distribution of temperatures within the device instead of at one characteristic location to get the most accurate estimates for long-term device life. The effect of device geometry, assumed degradation mode, incorrect thermal resistance data, and dissipated power level on this lifetime estimation error is investigated. It is found that the error in the extrapolated failure time is greatly increased when both the thermal resistance is in error and the dissipated power of the life test does not match the expected power during operation, compared to when only one of these is off.     

基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型

提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型.选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法(LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在网络输入的应力条件下的寿命为输出,可以预测LED在任意电流和结温下的寿命.研究结果表明,该GA-BP模型相比于LED光源长期流明维持率的预测方法(TM-21-11)更具灵活性,预测误差较传统BP神经网络降低了65.5％,平均相对误差达到1.47％,优于Adaboost模型的54％和3.16％,训练样本相关系数达到99.4％,GA-BP模型预测LED寿命误差更小,普适性更高,在LED的寿命预测中具有实际意义.