Simulation Standard

我们最新一期的 Simulation Standard 探讨了Silvaco的AI驱动型制造技术协同优化 (FTCO™) 平台通过结合规模化仿真、智能实验设计和机器学习代理模型，如何变革功率器件开发工作流程，并以pGaN HEMTs、垂直型GaN和SiC DMOS技术为实例进行演示讲解。

下一代显示技术正采用叠层有机发光二极管拓扑结构来提升面板性能。

β-Ga₂O₃有望彻底变革高压功率转换领域，其超低损耗和高临界电场特性使之成为下一代功率器件的理想选择[1]，能够为AI数据中心供电、可再生能源系统[2]、高压断路器和静电放电保护[3]提供1–6 kV、0.5–0.8 kA范围内的三相高压直流的AC/DC和DC/AC转换方案。

凭借四十余年的深厚积淀，Silvaco 发布的 Victory TCAD™ 2025 版本，再次引领 TCAD 领域的创新浪潮。该版本在仿真引擎、求解器性能、物理模型以及面向大规模 3D 应用的多物理场工作流程方面均实现了重大提升。

我们将讨论基于物理的数字孪生，加速面向AI工厂的800V高压直流垂直型GaN功率器件开发

本文演示了如何应用Silvaco TCAD工具套件，对平面型碳化硅MOSFET（DMOS）实现从工艺制程到电路分析的全流程仿真。

低信号电气噪声不可避免，其成因在于器件内部过程的随机波动，例如热波动导致的载流子密度微观变化，以及产生-复合速率的统计波动。 此类噪声可能干扰电路预期行为，因此建模器件产生的噪声至关重要。了解噪声在器件中的具体产生位置亦具有重要意义，这有助于设计低噪声器件。Victory Device采用阻抗场法进行噪声计算。

Victory Process中的蒙特卡洛离子注入是固体结构的工艺仿真中实现物理上精确的浓度分布的重要工具。该蒙特卡洛算法通过模拟粒子从注入窗口进入用户所定义的结构后的运动路径进行建模工作。粒子在结构内移动时，通过与材料相互作用不断损失能量，直至停止运动或发生背散射。要获得统计波动较小且浓度分布连续（平滑）的结果，通常需要耗费大量计算时间。Trajectory Replication的目标是通过将粒子在结构某区域的运动路径复制到其他区域，在保持浓度分布平滑度的同时有效减少总体计算时间。为实现物理上精确的结果，复制操作必须满足明确定义的条件，本文将对相关条件进行阐述。在具体介绍复现流程的细节之前，我们将先讨论蒙特卡洛离子注入程序中的若干重要概念。

As the scaling of CMOS devices continues, the accuracy requirements for simulating ion implantation and diffusion processes have become increasingly stringent.