本报告代表了佐治亚理工学院战略计划倡议第一阶段工作的成果,该倡议侧重于终身学习。第一阶段由院长 Nelson Baker 和院长 Charles Isbell 共同主持,并得到三个工作组的支持。这些工作组负责进行分析并围绕潜在的新学术单位制定一系列建议,涉及以下领域:学术愿景、研究、学院管理和战略规划、商业模式和运营以及变革管理和沟通。第一阶段产生了这份报告 — 一套全面的建议和决策点,旨在让学院在佐治亚大学系统领导层的指导下,为进入下一阶段的工作做好准备,即新学院的详细规划和实施。
到 2030 年,全球电池产量可能达到 5 TWh,以 100 美元/千瓦时计算,这是一个价值 5000 亿美元的产业。任何影响的假设,无论多小,数字都很容易变得巨大。• 如果一家电动汽车制造商生产 100 万辆汽车,
[3] M.-H. Chang,D。Das,P。Varde和M. Pecht,“发光二极管可靠性评论”,微电子可靠性,第1期。52,
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术,不考虑故障机制。相比之下,基于模型的方法旨在研究故障机制,以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行,但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面,我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
摘要:在许多工程应用中,复杂系统的平均寿命和可靠性估计是一个具有挑战性的问题。当研究涉及老化和现场运行期时,这一点尤其重要,因为危险率不再是恒定的,并且底层过程是非同质的。在这种情况下,解决方案的理论开发非常繁琐,几乎不可能获得复杂系统的预期寿命和可靠性的结果。蒙特卡洛模拟为在这种情况下估计预期寿命和可靠性提供了一种可行的替代方案。可以使用 MIL-HDBK-217F 对系统的预期运行条件进行平均故障时间的预测计算。但是,这些估计仅适用于假设零件寿命服从指数概率分布的现场运行条件。
最终,一些 LMP 可能会认为其业务模式不可持续,并选择退出某些活动和服务或考虑与其他公司合并。如果正在考虑采取此类措施,您应该仔细考虑您的合同安排以及有关通知的任何立法或监管要求。您还应该解决停止任何活动可能对您的客户产生的影响以及如何根据义务减轻任何损害。例如,在首次考虑出售或购买资产时,您应该在开始交易和必要的监管流程之前,根据义务和其他原则仔细考虑对客户的影响,包括服务提供的连续性。
与 E 模型不同,竞争对手通常对其数据使用任意拟合,这种拟合不基于任何物理介电退化模型。图 4 中显示的功率拟合就是一个例子。这里绘制了图 3 中使用的相同数据,并使用功率曲线生成了最佳拟合趋势线,如图 4 所示。可以看出,使用这种方法可以预期显著延长使用寿命。包括已发布的电感耦合设备竞争对手数据(也是 10 ppm 级别)以供比较。竞争对手的数据是使用年为单位的时间尺度发布的;因此,在图 4 中,这些单位从年转换为秒以进行比较。TI 倾向于使用 TDDB E 模型,因为该模型比较保守,与任何其他模型或最佳数据拟合方法相比,该模型应该能够产生高置信度的预测。
摘要 — 商用碳化硅 (SiC) 功率金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 的栅极氧化物可靠性对其应用至关重要。恒压时间相关电介质击穿 (TDDB) 测量通常用于评估正常运行下 SiC 功率 MOSFET 的电介质故障时间。最近提出了一种基于氧化物隧穿电流行为的电荷击穿方法来预测电介质故障时间。该方法耗时较少,但要求器件的氧化物漏电流行为遵循通用包络线。这项工作比较了电荷击穿方法和恒压 TDDB 方法对商用 1.2 kV SiC MOSFET 的预测故障时间。结果表明,在低氧化场 (E ox < 9 MV / cm ) 下应用的恒压 TDDB 方法对器件寿命的预测最为保守。
从有机材料或荧光探针中获得的荧光光谱是控制和评估材料功能和特性的重要参数,例如峰值波长和荧光强度。但是,荧光光谱通常显示时间整合的信息,因此,当材料包含多种物质和反应性元素时,它们的荧光光谱只能作为集成信息获取。在这种情况下,一种有效的方法是通过使用时轴参数来观察光发射动力学。这通常称为荧光寿命测量,其中通过脉冲光激发的物质返回其基态所需的时间是在亚纳秒到毫秒到毫秒的区域中测量的。此测量允许获得更多信息,例如在相同的波长和材料中存在的百分比等多种不同的荧光寿命等。