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封装器件 SiC 结的参数纳米电分析
摘要 — 在晶圆级上对电力电子器件芯片结构进行精确而准确的电气特性分析对于将器件操作与设计进行比较以及对可靠性问题进行建模至关重要。本文介绍了一种分立封装商用碳化硅 MOSFET 的二维局部电气特性参数分析。在横截面样品上，使用扫描电子显微镜 (SEM) 中的电子束感应电流 (EBIC) 来定位体二极管的 pn 结，评估电子束能量对该区域成像的影响。采用基于原子力显微镜 (AFM) 的扫描电容显微镜 (SCM) 分析封装碳化硅 MOSFET 器件的结区。提出了一种参数方法来揭示 MOSFET 中所有层的局部电气特性（n 型、p 型、掺杂 SiC 外延层的低、中、高掺杂水平以及 SiC 衬底和硅栅极）。本文的目的是揭示 EBIC 和 SCM 对 SiC 封装器件进行全面特性分析的潜力。研究了 SCM 采集期间施加的电压（V DC 和 V AC ）的影响，以量化它们对 MOSFET SiC 掺杂层分析的影响。尖端/样品纳米 MOS 接触的 TCAD 模拟支持纳米电气实验，以确认碳化硅芯片 AFM 图的掺杂水平解释。
可扩展、灵活的协同仿真代理包装器
1. BM Kelley、P. Top、SG Smith、CS Woodward 和 L. Min，“用于电力电网和通信网络联合仿真的联合仿真工具包”，2015 年网络物理能源系统建模与仿真研讨会 (MSCPES)，2015 年，第 1-6 页。2. DP Chassin、JC Fuller 和 N. Djilali，“Gridlab-d：基于代理的智能电网仿真框架”，2014 年。智能电网通信、控制和计算技术 (SmartGridComm)，2020 年，第 1-5 页。 3. B. Palmintier、D. Krishnamurthy、P. Top、S. Smith、J. Daily 和 J. Fuller，“螺旋式高性能输电-配电-通信-市场协同仿真框架的设计”，2017 年网络物理能源系统建模与仿真研讨会 (MSCPES)，2017 年，第 1-6 页。4. San Roman、F. de Cuadra、N. Gensollen、T. Elgindy 和 P. Duenas，“SMART-DS 合成电网数据开放模型，适用于 sfo、gso 和 aus”，2020 年 12 月。[在线]。可访问：https://data.openei.org/submissions/2981
过滤器和包装器堆叠合奏（FWSE）-Dr -ntu
Sugam Budhraja是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是机器学习和软件开发。他的研究领域包括神经信息学，深度学习，自学学习和回声状态网络。Maryam Doborjeh获得了新西兰奥克兰理工大学的计算机科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的高级讲师。她的研究领域是神经信息学，尖峰神经网络，机器学习和大脑数据分析。巴尔卡兰·辛格（Balkaran Singh）是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是计算机科学和应用统计。他的研究领域是在神经网络，持续学习，元学习和尖峰神经网络中的优化。塞缪尔·谭（Samuel Tan）是新加坡南南技术大学的博士生。他的背景是生物科学和统计。他的研究领域包括生物信息学，网络理论和邻里优化。Zohreh Doborjeh获得了博士学位。来自新西兰奥克兰技术大学的计算认知神经科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰大学大脑研究中心的博士后研究员，也是新西兰威卡托大学心理学学院的讲师。她的研究领域是神经信息学，神经心理学，认知神经科学和人工智能。收到：2023年2月9日。埃德蒙德·莱（Edmund Lai）获得了西澳大利亚大学的电气工程博士学位。他目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的信息工程学教授。他的研究兴趣是数字信号处理，计算智能，多代理动力系统和优化。亚历山大·梅尔金（Alexander Merkin）在俄罗斯的社会和法医精神病学研究中心获得了精神病学博士学位。他目前是AUT大学中风与应用神经科学研究所的研究员，也是Aut University心理治疗与咨询系讲师。他的研究兴趣包括数字心理健康，人工智能，心理学，精神病学和认知神经科学。吉米·李（Jimmy Lee）获得了新加坡国立大学的基本医学学位。他是新加坡心理健康研究所的精神科医生和临床医生，也是南约技术大学Lee Kong Chian医学院的副教授。他的研究领域是精神病学，心理药理学，精神分裂症和基于AI的健康技术。Wilson Goh获得了英国伦敦帝国学院的生物信息学和计算系统生物学博士学位。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。 他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。尼古拉·卡萨博夫（Nikola Kasabov）获得了保加利亚索非亚技术大学的博士学位。他是新西兰奥克兰技术大学工程，计算和数学科学学院的Kedri的创始董事和知识工程教授。他在英国Ulster University，IICT保加利亚科学院和中国达利安大学担任教授职位。他的研究领域是计算智能，神经信息学，知识发现和尖峰神经网络，以及700多个出版物。修订：2023年9月18日。接受：2023年10月3日©作者2023。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
研究表面贴装器件集成镀银Vectran纱线的电性能
摘要：智能纺织品因其在简化生活方面的潜在应用而引起了广泛关注。最近，通过将电子元件整合到导电金属纱线上/内来生产智能纺织品。表面贴装电子设备 (SMD) 集成电子纱线的开发、特性和机电测试仍然有限。由于非细丝导电纱线具有突出的纤维，因此容易发生短路。确定最佳构造方法并研究影响基纱纺织性能的因素非常重要。本文研究了不同外部因素（即应变、焊盘尺寸、温度、磨损和洗涤）对 SMD 集成镀银 Vectran (SCV) 纱线电阻的影响。为此，通过应用气相回流焊接方法将 SMD 电阻器集成到 SCV 纱线中来制造 Vectran 电子纱线。结果表明，导电线规长度、应变、重叠焊盘尺寸、温度、磨损和洗涤对 SCV 电子纱的电阻性能有显著影响。此外，根据实验，由 SCV 导电线和 68 Ω SMD 电阻制成的电子纱的最大电阻和功率为每 0.31 m 长度 72.16 Ω 和 0.29 W。因此，这种电子纱的结构也有望为制造可穿戴导电轨道和传感器带来巨大好处。
什么是表面贴装器件或 SMD 元件封装？
1、SMT组装密度高，电子产品可以设计得更小、更轻，因此电路板的体积也会变小，SMT元件的体积和重量只有传统普遍使用的插件元件的十分之一左右，电子产品经过SMT后体积缩小40%~60%，重量减轻60%~80%。2、可靠性高，抗震能力强，焊点不良率低。3、高频特性优良，减少电磁和射频干扰。4、易于实现自动化，提高生产效率，节省材料、能源、设备、人力、时间等，降低成本30%~50%。5、利用SMT技术，可以设计出更高端的产品，让电子产品应用到更多的领域，比如CPU、智能手机等。