一种基于物理引导神经网络的GaN CAVET建模方法

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一种基于物理引导神经网络的GaN CAVET建模方法
申请号:CN202511150246
申请日期:2025-08-18
公开号:CN121031689A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)紧凑型建模领域,针对GaN CAVET器件紧凑型模型开发的难题,提供一种基于物理引导神经网络的GaN CAVET建模方法,包括以下步骤:先采用TCAD仿真工具构建GaN CAVET晶体管模型,生成模型样本并提取仿真数据;构建基于物理引导神经网络的模型和损失函数;最后使用仿真数据进行模型训练,得到基于物理引导神经网络GaN CAVET模型。
技术关键词
浅层神经网络 建模方法 电流阻挡层 氮化镓高电子迁移率晶体管 仿真数据 超网络 物理 仿真工具 参数 电流值 接触层 紧凑型 样本 层厚度 多层感知机 GaN层 曲线 器件结构 势垒层
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