光、電気、熱の3D解析シミュレータ
多モード光干渉導波路半導体レーザの3次元解析ツール
多モード光干渉導波路(MMI: Multimode Interference)半導体レーザの発光特性、電気特性と熱解析のシミュレーション。物理モデルを紹介。マスク作成から3次元シミュレーションまでシミュレーションの手順を解説。MMIデバイスのデザインにおいて考慮すべき点を説明。
- 企業：クロスライトソフトウェアインク日本支社
- 価格：応相談
解析シミュレータ(熱解析) - 企業1社の製品一覧
製品一覧
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感光デバイス解析シミュレータ
APSYSとFDTDを利用した感光デバイスのシミュレーション解析ツール
デバイスシミュレーターAPSYSとFDTD(バリエーション有)でシームレスに作業・デバイスシミュレーションが可能。APSYS-FDTDパッケージに付属されている2Dと3D構造デバイスのFDTDに関する例題を使用してその機能を例示。複雑な3D構造のシミュレーションには64ビットCPUとOSが必要だが、APSYSは既に対応済み。
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結晶方位の影響を解析するシミュレータ
GaN基板デバイスの光特性に対する結晶方位の影響を解析するツール
結晶方位(crystal orientation)と分極(polarization)について解説。任意の結晶方位での量子井戸(QW)を解析するためのk.p.法(k.p. method)など、結晶方位の影響を探るための物理モデルの紹介。異なる結晶方位での光利得(optical gain)、c-planeとm-planeでの結晶方位の影響の比較、有限要素シミュレーション(finite-element simulation)による半導体レーザーダイオード(LD)性能の比較などInGaN/GaN QWを題材にその結果を例示。
- 企業：クロスライトソフトウェアインク日本支社
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量子ドリフトディフュージョン解析シミュレータ
量子モデルおよび非局在輸送モデルによる解析ツール
従来の移動拡散ソルバー(drift-diffusion solver)に様々な量子モデル(quantum model)および非局在輸送モデル(non-local model)を含むように改良。それらのモデルは、量子および非局在的な物理を含むデバイスをシミュレーションする上で重要。そのようなアプローチでの潜在的な困難として、何らかの妥当性を判断することがユーザーに対して要求される。
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多体エキシトン効果の解析シミュレータ
デバイスシミュレーションにおける多体効果、エキシトン効果および不均一広がり効果の解析ツール
多体効果(manybody effect)およびエキシトン(exciton effect)と不均一広がり効果(inhomogenous broadening effect)をデバイスシミュレーターに搭載。結果は文献で発表された理論と実験データに合致。クロスライトは新しい利得/吸収スペクトルモデル(gain/absorption spectrum model)を全てのユーザーに推奨。
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MOSFETにおける3Dシミュレーションの効果解析シミュレータ
MOSFETにおける3Dシミュレーション効果の解析ツール
STI(shallow trench isolation)閉じ込めMOSにおいて、SiO2/Siインタフェース分離により、幅方向にドーパント拡散が起こる。HV(high voltage) MOSFETにとって、3D拡散(diffusion)と狭ゲート(narrow gate)サイドフィールドは閾値電圧Vthを幅を減らすかのように低い方へシフト。ナノMOSFETの典型的なプロセスフローでは、W>0.1 umの幅を減少しVthが増加。方形トレンチ(square-trenched) UMOSでは、四角サイズが減らすかのように、幾何学的および3D拡散の効果は低い方へVthをシフト。
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バンド内遷移トンネル効果の解析シミュレータ
ヘテロ接合に対するトンネル効果のモデルによる解析ツール
量子トンネリング(quantum tunneling model)モデルは高ドーピングレベル(high doping level)においてキャリア輸送(carrier transport)への影響を無視できない。アルミ(Al)組成割合変化(composition grading)は、ポテンシャル障壁(potential barrier)の平坦化によって擬似的な量子トンネル効果(mimic quantum tunneling effect)が可能。ただし、アルミ(Al)組成割合変化の距離選択が重要。十分に多く内部にメッシュポイント(internal extra mesh point)を追加することで、組成割合変化と同様の効果をもたらす。量子トンネリングモデルはキャリア輸送の量子力学強化に最も信頼できる方法である。
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