авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 |

Моделирование полупроводникового диода

-- [ Страница 1 ] --

ИНСТИТУТ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

На правах рукописи

Корякин

Павел Владимирович

Моделирование полупроводникового диода

Специальность 05.13.18 – математическое моделирование,

численные методы и комплексы программ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата физико-математических наук

Москва

2008

Работа выполнена в Институте математического моделирования РАН

Научный руководитель – член-корреспондент РАН Калиткин Н.Н.

Официальные оппоненты – доктор физико-математических наук,

профессор ……..

– доктор физико-математических наук,

профессор ….

Ведущая организация – Институт математического моделирования РАН.

Защита состоится «____» _______________________________2008 года в _______часов на заседании диссертационного совета К002.058.01 при институте Институт математического моделирования РАН по адресу: 125047, Москва, Миусская пл., 4а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИММ РАН.

Автореферат разослан «_____»________________2008г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат физико-математических наук Прончева Н.Г.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Одной из основных моделей, описывающих работу полупроводниковых диодов является модель Шарфеттера-Гумеля [1-2]. Модель состоит из пяти уравнений, которые задают взаимосвязь между пятью основными характеристиками диода: концентрации электронов и дырок, дырочный и электронный токи, а также напряженность электрического поля.

Модель Шарфеттера-Гумеля лежит в основе большинства современных моделей, отличия которых друг от друга и от родительской модели заключаются, как правило в том, что их разработчики, либо пытаясь учесть особенности конкретных приборов, либо преодолевая проблемы счёта, изменяют многочисленные коэффициенты, делают их нелинейными и так далее. Но все эти модификации не меняют базу модели.

Два из пяти уравнений модели являются дифференциальными уравнениями первого порядка по времени, и все пять уравнений являются дифференциальными уравнениями первого порядка по пространству. Таким образом, модель требует постановки пяти граничных условий. Изученные работы, в частности [1-2], посвященные моделированию диодов как правило предлагают задавать граничные условия следующим образом: четыре условия получаются фиксированием концентраций дырок и электронов на обоих контактах прибора, а в качестве пятого условия берётся естественное равенство разности потенциалов на границах и интеграла от напряженности поля. Реже предлагается полагать равной нулю напряженность поля на границах (из тех соображений, что вне полупроводника, в металле, падение напряжение очень мало, по сравнению с падением его в диоде), а также накладывается какое-либо условие на токи. Пятое, интегральное условие при этом сохраняется.

Однако, проведённый в работе анализ показал, что эти условия не только не вполне оправданы физически, но также при их использовании возникает проблема несовместимости граничных условий с самой системой. Так, например, возникает широко известная проблема, когда уравнение наряду с диссипативным членом содержит ещё и конвективный, что сильно усложняет задачу постановки условий, а точнее задачу численного интегрирования со вроде бы математически правильными условиями.



В силу целого ряда причин, численные расчёты по модели Шарфеттера-Гумеля являются довольно сложной задачей. Как и большинство проблем микроэлектроники, рассматриваемую модель чаще всего приходится применять либо в слоистых средах, в которых свойства материалов меняются скачкообразно, либо в средах с непрерывно, но очень быстро меняющимися свойствами. Кроме того, сами величины, участвующие в модели могут иметь очень большие градиенты. Описанные выше проблемы приводят к тому, что систему уравнений модели очень трудно интегрировать численно, трудно построить устойчивый численный алгоритм. Практики как правило сводят систему к системе меньшей размерности, путём введения некоторых упрощений, что даёт им возможность интегрировать эту систему явными схемами. Кроме того, система уравнений рассматриваемой модели, как и многие другие задачи микроэлектроники имеет особенности, то есть точное решение может быть не гладким или даже не непрерывным, что сильно усложняет задачу численного интегрирования и требует применения особенно надёжных численных методов.

Цель работы - во-первых, разработать надёжный численный алгоритм, позволяющий решать широкий круг задач в слоистых средах, написать разностную схему для интегрирования системы уравнений модели Шарфеттера-Гумеля. Во-вторых, разработать методику, позволяющую при численном интегрировании дифференциальных уравнений контролировать точность получаемого решения, диагностировать наличие и определять тип особенности точного решения. Разработать надёжный численный алгоритм, для интегрирования системы уравнений модели Шарфеттера-Гумеля, с возможностью задания различных вариантов граничных условий.

Научная новизна. Впервые была предложена простая и очень эффективная методика диагностики особенностей точных решений при численном интегрировании ОДУ. Предложен новый тип разностных схем – так называемые бикомпактные схемы, применение которых особенно актуально для решения задач в слоистых средах. Пространственная аппроксимация бикомпактного типа записана для системы уравнений модели полупроводникового диода Шарфеттера-Гумеля.

Практическая ценность работы. Разработан надежный численный алгоритм для интегрирования системы уравнений модели полупроводникового диода Шарфеттера-Гумеля, реализованный на встроенном языке математического макета Matlab. Он позволяет задавать характеристики моделируемого прибора, ставить различные варианты граничных условий и проводить расчет статических и динамических характеристик диода. Кроме того, программа автоматически контролирует точность расчета по методу Ричардсона и анализирует наличие сингулярностей у точного решения. В случае обнаружения сингулярности, программа диагностирует её тип.

Апробация работы. Полученные результаты докладывались и обсуждались на нескольких российских и международных конференциях, среди которых были Международный конгресс математиков в Мадриде в 2006 года, конференция памяти А.Ф. Сидорова «Актуальные проблемы прикладной математики и механики», Всероссийская школа-семинар “Современные проблемы математического моделирования”. По материалам диссертации сделан доклад на совместном семинаре Института математического моделирования РАН и кафедры математического моделирования Московского физико-технического института (май 2008).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем диссертации 75 страниц, рисунков 11, таблиц 10. Список литературы включает 40 наименований.

Публикации. По теме диссертации всего опубликовано 13 работ, основные из которых представлены в конце автореферата.

Краткое содержание работы.

Введение включает описание модели полупроводникового диода Шарфеттера-Гумеля. Описывается моделируемый прибор, рассматривается система уравнений модели и обсуждаются возникающие при численном интегрировании системы счётные проблемы. Также даётся небольшой научно-популярный экскурс в процесс производства полупроводников. Введение также содержит формулировку основных целей работы и краткое содержание глав.

Первая глава посвящена новому типу разностных схем – так называемым бикомпактным схемам. Сначала рассматриваются классические подходы к записи разностных аппроксимаций пространственных производных [3]. Обсуждаются проблемы, возникающие при использовании классических пространственных шаблонов, производится краткий анализ применимости подходов для задач в слоистых средах, каковыми являются большинство задач микроэлектроники. Далее обсуждаются компактные разностные схемы [4], приводится обзор результатов, полученных другими исследователями в этой области [5-7] и предлагается новый тип разностных схем, так называемые бикомпактные схемы.

Решение задач в слоистых средах осложняется тем, что очень трудно построить аппроксимацию, дающую высокий порядок точности на стыках сред. Если задавать сетку так, что граница сред лежит между узлами сетки, то построить адекватную аппроксимацию тяжело. Будем выбирать сетку так, чтобы её узлы попадали на границы слоёв. Такие сетки называют специальными. Однако если шаблон аппроксимации содержит три и более пространственных узла, то специальные сетки не спасают: когда внутренний узел шаблона совпадает с границей, приходится использовать аппроксимацию производных через разрыв коэффициентов. В этих узлах аппроксимация имеет пониженный порядок точности, что кардинально ухудшает общую точность расчёта. Использование в расчёте полуцелых узлов приводит к такому же эффекту.

Отметим здесь, что конкретно для уравнения теплопроводности А.А. Самарским была построена общеизвестная классическая схема, с аппроксимацией на трёхточечном шаблоне, то есть с использованием полуцелых узлов. Однако для уравнений других типов не получается построить хорошие схемы для слоистых сред с использованием полуцелых узлов. Оказалось, что для того, чтобы избежать описанных проблем, необходимо замкнуть всю схему в одном интервале и изгнать из расчетов полуцелые точки.

Бикомпактными называют схемы, шаблон которых состоит лишь из двух узлов сетки. Такой тип схем является мало исследованным, но при этом очень удобным в ряде практических задач. Такие схемы позволяют избавиться от некоторых нежелательных эффектов, как, например, эффект отражения уходящей волны от бесконечно удалённой жёсткой границы при расчетах схемами с использованием полуцелых узлов. При использовании бикомпактных схем этот нефизичный эффект исчезает. Расчёты с её использованием показали, что эффект отражения исчезает. Б.В. Рогов и М.Н. Михайловская опробовали идеи бикомпактных схем для уравнения переноса.

В качестве примера, иллюстрирующего методологию построения схем бикомпактного типа, приводится вывод двух бикомпактных схем для уравнения теплопроводности. Рассматривается следующая задача:

1 12

Она решается методом прямых: пространственные производные заменяются разностными аппроксимациями, затем полученная система дифференциальных уравнений интегрируется по времени.

Чтобы получить аппроксимацию второй производной точности нужен 3-точечный шаблон. Однако наша цель построить бикомпактную схему, в которой шаблон по пространству будет состоять из двух точек, то есть задачу мы будем решать в пределах одного интервала сетки по пространству. Чтобы воспользоваться 2-точечным шаблоном, заменим (0.1) эквивалентной системой двух уравнений первого порядка:

3 24

Помимо температуры , здесь появляется тепловой поток , который мы для удобства записи берём со знаком минус. Граничные условия задаются только для температуры - поток в граничных точках не известен. В такой постановке, помимо начального профиля температуры также необходимо задавать начальный профиль потока.

В неподвижной слоистой с­реде коэф­фициент и свободный член имеют неподвижные разрывы. Между разрывами считаем их многократно непрерывно дифференцируемыми. Благодаря наличию разрывов решение будет обобщённым. При этом физически правильным является решение, в котором , всюду непрерывны.

Введём по пространству специальную сетку так, чтобы все точки, в которых функции и имеют разрывы, являлись бы узлами сетки. Схему для узловых значений построим методом прямых, интегрируя (0.2) по пространству:





5 36

7 48

При этом под узловыми значениями функции надо подразумевать всегда односторонние пределы изнутри данного интервала. Но для теплопроводности величины и непрерывны всюду, в том числе на разрывах коэффициентов. Поэтому для них это просто узловые значения.

Задача получения бикомпактной пространственной аппроксимации заданной точности сводится к взятию интегралов в правых частях (0.3), (0.4) с нужной точностью. Так, для получения схемы точности , интегралы берутся по формуле трапеций, а для получения точности , интегралы аппроксимируются по формуле Симпсона 4-го порядка.

В схеме второго порядка точности по пространству, алгебраическими преобразованиями удаётся исключить поток, в результате чего получается схема, которую формально можно назвать трёхточечной, однако она полностью эквивалентна двухточечной и сохраняет аппроксимацию для слоистых сред. Получаемая схема отличается от традиционной схемы для уравнения теплопроводности тем, что в левой части вместо производной по времени в центральном узле шаблона стоит линейная комбинация производных в трёх узлах. Это, незначительное на первый взгляд, отличие приводит к тому, что полученная схема обладает уникальным спектром - [9]. Очевидно, что собственные значения этой схемы растут много быстрее, чем СЗ классической схемы - и даже чем СЗ точного решения .

 Спектры схем. -21

Рис. 1. Спектры схем.

Рисунок 1 иллюстрирует поведение спектров рассматриваемых схем. Видно, что для бикомпактной схемы второго порядка высокие гармоники затухают гораздо быстрее не только классической схемы, но и точного решения, что обеспечивает получение более гладкого решения.

Первая глава заканчивается описанием тестовых расчётов, на которых исследовались свойства полученных схем и проводилось сравнение с классической схемой. Там же приводится анализ структуры ошибки численного решения и приводятся интересные рассуждения о природе нечетных степеней шага в разложении ошибки.

Во второй главе описывается методика диагностики особенностей точных решений при численном интегрировании дифференциальных уравнений. В общем виде, задачу, которую помогает решать предлагаемая методика можно сформулировать так. Предположим, что существует некоторый алгоритм решения определённого класса задач. Предположим так же, что есть конкретная задача, точное решение которой имеет особенность в какой-либо точке. Возникает вопрос: можно ли по результатам работы численного алгоритма понять, в какой точке решение имеет особенность и какого рода эта особенность?

Такая задача была поставлена в 2003 году на семинаре академика Г.И. Марчука в Институте вычислительной математики РАН. Тогда был предложен следующий пример: задача Коши для обыкновенного дифференциального уравнения (ОДУ):

. 9510

Точное решение задачи выглядит следующим образом:

. 11612

Оно имеет особенность в точке и не существует при .

Будем численно решать задачу (1.5), например, по явной схеме Рунге-Кутта порядка точности с постоянным шагом

.

Численное решение положительно, монотонно возрастает и существует при сколь угодно больших . По его виду не возможно сделать вывод о наличии полюса у точного решения. Кажется, что точное решение быстро возрастает и существует при любых . Такое же качественное поведение дают явные схемы Рунге-Кутта более высоких порядков точности.

В данной работе приводится методика диагностики решения на наличие особенностей. Она основана на приеме сгущения сеток и позволяет выявлять не только сингулярности решения, но и более тонкие особенности: например, ограниченность числа непрерывных производных.

Методика основана на одностадийной схеме Розенброка с комплексным коэффициентом [8] и методе апостериорной оценки точности, предложенной Ричардсоном в ещё 1927 году.

Если проинтегрировать задачу (1.5) численно популярными явными схемами Рунге-Кутта различных порядков точности, чисто неявной схемой Розенброка и схемой Розенброка с комплексных управляющих коэффициентом, то результаты расчетов будут кардинально отличаться друг от друга на качественном уровне.

Рисунок 2 иллюстрирует эти различия. Видно, что счет по схемам Рунге-Кутта (ERK1, ERK2, ERK4) разваливается сразу за моментом времени, в котором точное решение имеет особенность. Причем момент, в который происходит переполнение численного решения, не совпадает с моментом разрушения точного решения и невозможно сделать вывод даже о местоположении особенности. Решение по чисто неявной схеме Розенброка (обратный Эйлер) вблизи момента разрушения точного решения, пытаясь повторить гиперболу, уходит в область отрицательных значений, что не физично. И только решение по комплексной схеме Розенброка (CROS) ведёт себя уникальным образом – оно стабилизируется на некотором значении сразу за моментом . Причем высота этой полочки () зависит от числа узлов сетки, на которой ведется расчёт – чем подробнее сетка, тем выше полочка.

Рис. 2. Поведение численного решения для различных схем

Рассмотрим задачу (1.5) в более общем виде

. 13714

Её точное решение выглядит следующим образом - . Применительно к (1.7) семейство одностадийных схем Розенброка выглядит следующим образом:

. 15 816

При использовании схемы CROS с (0.8) принимает вид

. 17 918

Из вида (0.9) следует несколько легко доказуемых утверждений.

Утверждение 1. Существует значение, при котором численное решение схемы CROS не меняется при переходе на следующий временной слой : .

Утверждение 2 (свойство притяжения). При приращение функции и, наоборот, при приращение функции . Т.е. при любом значении на текущем временном слое, следующий шаг схема CROS делает по направлению к положению равновесия.



Pages:   || 2 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.