Modélisation et optimisation des transistors GaN HEMT par les algorithmes génétiques

dc.contributor.authorAsma, NOUAR
dc.date.accessioned2021-06-02T10:01:10Z
dc.date.available2021-06-02T10:01:10Z
dc.date.issued2019-09-17
dc.description.abstractA l'heure actuelle, les transistors à hétérostructures HEMT (High Electron Mobility Transistor) à base de nitrure de gallium apparaissent comme les meilleurs candidats pour les applications hyperfréquences, de puissance, et haut température. La connaissance des éléments du circuit équivalent petit et grand signal des transistors HEMT est crucial pour une conception fiable de circuits analogique tels que les amplificateurs faible bruits (LNA ou ‘’low noise amplifiers’’) et pour l’analyse de leurs performances haute fréquence. Dans ce travail un circuit équivalent petit et grand signal d’un transistor GaN HEMT est mis au point pour la modélisation et l’optimisation par l’algorithme génétique. La partie linéaire (petit signal) comporte un ensemble de 17 éléments et chaque élément est réglé a l’aide du système ADS (Advanced Design System) les valeurs intrinsèques et extrinsèques du modèle petit signal proposé sont extraites à partir de mesure des paramètres S. Les résultats de la modélisation présentent un écart de 4% par rapport aux valeurs mesurées, dans la partie non linéaire (grand signal) la source de courant et les capacités Cgs et Cgd sont extraites à partir des équations bien définies. Les résultats sont obtenus à partir d’une comparaison des valeurs mesurées et celle du modèle et le résultat de la simulation mesure du composant HEMT avec une faible erreur de 2,1%.la bonne concordance entre les paramètres mesure et celle du modèle confirme la validité de la méthode génétique.en_US
dc.identifier.urihttp://10.10.1.6:4000/handle/123456789/481
dc.language.isofren_US
dc.relation.ispartofseries;EM/M/2019/09
dc.subjectHEMT : transistors à grands mobilité électronique GaN : nitrure de gallium ADS : Advanced Design System LNA : amplificateurs a faible bruiten_US
dc.titleModélisation et optimisation des transistors GaN HEMT par les algorithmes génétiquesen_US
dc.typeThesisen_US

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