A novel lightly doped drain and source Carbon nanotube field effect transistor (CNTFET) with negative differential resistance
محل انتشار: مجله بین المللی ابعاد نانو، دوره: 8، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 76
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJND-8-2_002
تاریخ نمایه سازی: 24 تیر 1401
چکیده مقاله:
In this paper, we propose and evaluate a novel design of a lightly doped drain and source carbon nanotube field effect transistor (LDDS-CNTFET) with a negative differential resistance (NDR) characteristic, called negative differential resistance LDDS-CNTFET (NDR-LDDS-CNTFET). The device was simulated by using a non equilibrium Green’s function method. To achieve this phenomenon, we have created two quantum wells in the intrinsic channel by using two n-type regions. In the wells that are separated by a thin barrier, two resonance states are generated. On the other hand, the thickness of the barrier between the source and the well is variable depending on the energy level. Accordingly, with increasing gate-source voltage, the number of tunneling electrons and consequently drain-source current are varied. Furthermore, we have presented a structure with two n-type and three p-type regions in the channel that illustrates a larger NDR region. In this structure, the peak and valley of the drain-source current are shifted when compared with the previous structure. Finally, we investigated the effect of doping concentration on the NDR parameter.
کلیدواژه ها:
Carbon Nanotube ، Lightly doped drain and source (LDDS) ، Negative differential resistance ، Resonance energy states ، Quantum well
نویسندگان
Seyed Ali Sedigh Ziabari
Department of Electrical Engineering, Rasht Branch, Islamic Azad University, Rasht, Iran
Mohammad Javad Tavakoli Saravani
Department of Electrical Engineering, Mehrastan Institute of Higher Education, Astaneh Ashrafieh, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :