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基于混沌粒子群算法的功率晶闸管的物理模型参数提取研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 引言第9-10页
    1.2 功率半导体参数提取的发展及研究现状第10-13页
    1.3 研究内容及创新第13-16页
2 功率晶闸管的基本结构特性及其物理模型第16-33页
    2.1 功率晶闸管的基本结构及特点第16-18页
    2.2 功率晶闸管的静态特性第18-26页
        2.2.1 正向阻断第18-21页
        2.2.2 反向阻断第21-23页
        2.2.3 阴极短路第23-26页
    2.3 功率晶闸管的动态特性第26-32页
        2.3.1 开启特性第26-29页
        2.3.2 关断特性第29-32页
    2.4 本章小结第32-33页
3 优化算法及其适应度函数第33-39页
    3.1 混沌粒子群算法第33-37页
        3.1.1 混沌算法第33页
        3.1.2 粒子群算法第33-36页
        3.1.3 混沌粒子群算法第36-37页
    3.2 适应度函数第37-38页
    3.3 本章小结第38-39页
4 功率晶闸管的参数提取第39-55页
    4.1 功率晶闸管物理模型参数确定第39-41页
    4.2 功率晶闸管动态特性实验与仿真第41-49页
        4.2.1 实验电路的设计与确定第41-42页
        4.2.2 功率晶闸管的正反向恢复特性波形结果第42-45页
        4.2.3 Saber与Matlab的数据传输第45-47页
        4.2.4 Saber中基于功率晶闸管特性仿真第47-49页
    4.3 功率晶闸管物理模型参数提取过程第49-51页
    4.4 参数提取结果第51-53页
    4.5 功率晶闸管的物理模型参数提取方法的有效性验证第53-54页
    4.6 本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-57页
    5.1 总结第55页
    5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
附录 AIM主程序第61-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第63-64页
致谢第64-65页

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