摘要
本发明涉及一种基于人工智能的二极管电路仿真模型建模方法,包括:在有限元仿真软件中构建碳化硅肖特基二极管结构,对碳化硅肖特基二极管结构在预设温度范围内进行仿真,得到对应温度下的I‑V特性曲线;通过改进的遗传算法提取碳化硅肖特基二极管的参数;将碳化硅肖特基二极管的参数输入神经网络训练;在仿真软件中,在不同的温度下对碳化硅肖特基二极管结构进行I‑V特性扫描。本发明的有益效果是:本发明对不同温度下的肖特基二极管正向特性参数进行了提取,并使用了更为优秀的遗传算法,使得提取出的参数值更准确。
技术关键词
电路仿真模型
建模方法
有限元仿真软件
肖特基二极管
神经网络训练
遗传算法
计算机存储介质
曲线
势垒高度
参数
基因
建模系统
扫描模块
亲本