한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.201-204
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2008
Based on the device physics, a new I-V equation for TFTs is derived and a simple parameter extraction method is suggested. The new method gives more physically meaningful threshold voltage and mobility, and the obtained values can be directly used for the TFT device modeling.
Haleem, Naushath Mohamed;Rajapakse, Athula D.;Gole, Aniruddha M.
Journal of Power Electronics
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제18권6호
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pp.1901-1911
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2018
This study presents a circuit model for simulating the switching transients of insulated-gate bipolar transistors (IGBTs) with inductive load switching. The modeling approach used in this study considers the behavior of IGBTs and freewheeling diodes during the transient process and ignores the complex semiconductor physics-based relationships and parameters. The proposed circuit model can accurately simulate the switching behavior due to the detailed consideration of device-circuit interactions and the nonlinear nature of model parameters, such as internal capacitances. The developed model is incorporated in an IGBT loss calculation module of an electromagnetic transient simulation program to enable the estimation of switching losses in voltage source converters embedded in large power systems.
In this paper, the physics-based analytical model of transition metal dichalcogenide (TMD)-based double-gate (DG) tunneling field-effect transistors (TFETs) is proposed. The proposed model is derived by using the two-dimensional (2-D) Landauer formula and the Wentzel-Kramers-Brillouin (WKB) approximation. For improving the accuracy, nonlinear and continuous lateral energy band profile is applied to the model. 2-D density of states (DOS) and two-band effective Hamiltonian for TMD materials are also used in order to consider the 2-D nature of TMD-based TFETs. The model is validated by using the tight-binding non-equilibrium Green's function (NEGF)-based quantum transport simulation in the case of monolayer molybdenum disulfide ($MoS_2$)-based TFETs.
Dmitry A., Tarasov;Andrey G., Tyagunov;Oleg B., Milder
Advances in aircraft and spacecraft science
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제9권5호
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pp.367-375
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2022
Modeling the properties of complex alloys such as nickel superalloys is an extremely challenging scientific and engineering task. The model should take into account a large number of uncorrelated factors, for many of which information may be missing or vague. The individual contribution of one or another chemical element out of a dozen possible ligants cannot be determined by traditional methods. Moreover, there are no general analytical models describing the influence of elements on the characteristics of alloys. Artificial neural networks are one of the few statistical modeling tools that can account for many implicit correlations and establish correspondences that cannot be identified by other more familiar mathematical methods. However, such networks require careful tuning to achieve high performance, which is time-consuming. Data preprocessing can make model training much easier and faster. This article focuses on combining physics-based deep network configuration and input data engineering to simulate the solvus temperature of nickel superalloys. The used deep artificial neural network shows good simulation results. Thus, this method of numerical simulation can be easily applied to such problems.
Park, Chang-Hyun;Park, Dahl;Park, Dong-Hyun;Park, Sung-Yong;Shin, Kyung-Hwan;Kim, Dae-Yong;Cho, Kwan-Ho
한국의학물리학회:학술대회논문집
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한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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pp.116-118
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2002
It has been noted that Monte Carlo simulations are the most accurate method to calculate dose distributions in any material and geometry. Monte Carlo transport algorithms determine the absorbed dose by following the path of representative particles as they travel through the medium. Accurate Monte Carlo dose calculations rely on detailed modeling of the radiation source. We modeled the effects of beam modifiers such as collimators, blocks, wedges, etc. of our accelerator, Varian Clinac 600C/D to ensure accurate representation of the radiation source using the EGSnrc based BEAM code. These were used in the EGSnrc based DOSXYZ code for the simulation of particles transport through a voxel based Cartesian coordinate system. Because Monte Carlo methods use particle-by-particle methods to simulate a radiation transport, more particle histories yield the better representation of the actual dose. But the prohibitively long time required to get high resolution and accuracy calculations has prevented the use of Monte Carlo methods in the actual clinical spots. Our ultimate aim is to develop a Monte Carlo dose calculation system designed specifically for radiation therapy planning, which is distinguished from current dose calculation methods. The purpose of this study in the present phase was to get dose calculation results corresponding to measurements within practical time limit. We used parallel processing and some variance reduction techniques, therefore reduced the computational time, preserving a good agreement between calculations of depth dose distributions and measurements within 5% deviations.
Modeling fishing-gear systems is essential to better understand the factors affecting their movement and for devising strategies to control movement. In this study, we present a generalized mathematical modeling methodology to analyze fishing gear and its various components. Fishing gear can be divided into a finite number of elements that are connected with flexible lines. We use an algorithm to develop a numerical method that calculates precisely the shape and movement of the gear. Fishinggear mathematical models have been used to develop software tools that can design and simulate dynamic movement of novel fishing-gear systems. The tool allowed us to predict the shape and motion of the gear based on changes in operation and gear design parameters. Furthermore, the tool accurately calculated the swept volume of towed gear and the surrounding volume of purse-seine gear. We analyzed the fished volume for trawl and purse-seine gear and proposed a new definition of fishing effort, incorporating the concept of fished space. This method may be useful for quantitative fishery research, which requires a good understanding of the selectivity and efficiency of fishing gear used in surveys.
In the paper, we report on the DC and Thermal effect of the GaN based HFET. A physics-based a model was applied and found to be useful for predicting the DC performance and Thermal effect of the GaN based HFET by Various substrate. The performance of device on the sapphire substrates is found to be significantly improve compared with that of a device with an sapphire substrate. The peak drain current of the device achieved at HFET on the SiC substrate
Hysteretic behavior model of soft magnetic material usually used in electrical machines and electronic devices is necessary for numerical solution of Maxwell equation. In this study, a new dynamic hysteresis model is presented, based on the nonlinear dynamic system identification from measured data capabilities of fuzzy clustering algorithm. The developed model is based on a Gustafson-Kessel (GK) fuzzy approach used on a normalized gathered data from measured dynamic cycles on a C core transformer made of 0.33mm laminations of cold rolled SiFe. The number of fuzzy rules is optimized by some cluster validity measures like 'partition coefficient' and 'classification entropy'. The clustering results from the GK approach show that it is not only very accurate but also provides its effectiveness and potential for dynamic magnetic hysteresis modeling.
In the paper, we report on the DC and Thermal effect of the GaN based HFET. A physics-based a model was applied and found to be useful for predicting the DC performance and Thermal effect of the GaN based HFET by Various substrate. The performance of device on the sapphire substrates is found to be significantly improve compared with that of a device with an sapphire substrate. The peak drain current of the device achieved at HFET on the SiC substrate
본 연구에서는 미국 남캘리포니아 지진센터에서 개발한 물리적 지진모델링 기반 광대역 강지진동 모사 플랫폼(버전 16.5)을 활용하여, 규모 6.0, 6.5, 7.0 지진에 대한 진도 감쇠 특성 분석을 수행하였다. 지진 발생 위치는 2016년 규모 5.8 경주 지진 진앙 인근을 가정하였으나 지각 전파 모델의 경우 남캘리포니아 강지진동 모사 플랫폼에서 제공하는 미국의 대표적인 지각 모델 두 개를 사용하였다. 하나는 판 내부를 대표하는 미국 중동부 지역(Central and Eastern United States, CEUS) 모델이고 다른 하나는 판의 경계를 대표하는 미 서부 지역(LA Basin) 모델이다. 버전 16.5 플랫폼에는 5개의 모델링 방법론이 제시되고 있으며 본 연구에서는 Song 모델과 Exsim 모델을 사용하였다. 동일 규모의 지진이라 하더라도 지진발생 환경이 다른 지역(CEUS vs LA Basin)에서는 같은 진앙 거리에서 진도 2 등급에 가까운 차이가 발생할 수 있음을 본 연구를 통해서 발견하였다. 본 연구에서 나타난 지역별 진도 감쇠 특성의 차이를 감안할 때 한반도에서 좀 더 정밀한 지진재해 평가를 위해서는 지역에 적합한 진도 감쇠 특성을 이해하는 것이 중요할 것으로 판단되며 본 연구는 지역 특화된 진도 감쇠 특성을 고려하지 않을 경우 진도 감쇠 분포의 불확실성 정도를 잘 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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