Исследование температурных свойств I.H.P.-структуры и ее применение для фильтров на поверхностных акустических волнах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Приведены результаты исследования температурных свойств I.H.P.-структур на многослойной подложке танталат лития/пленка диоксида кремния/кремний, используемых для улучшения характеристик устройств на поверхностных акустических волнах. Выполнено моделирование тестовых структур методом конечных элементов в пакете COMSOL и рассчитан температурный коэффициент частоты. Представлено сравнение рассчитанного коэффициента передачи резонаторного фильтра на традиционной монокристаллической подложке танталата лития 36°YX-среза и I.H.P.-фильтра при различных значениях температуры. Показана возможность минимизации температурного коэффициента частоты подбором толщины слоев подложки. Сравнение полученных результатов с известными данными показало хорошее совпадение. Практическая значимость состоит в использовании результатов моделирования и рассчитанных параметров при разработке различных классов устройств на многослойных подложках, в том числе с I.H.P.-структурами.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. С. Койгеров

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” им. В.И. Ульянова (Ленина)

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.koigerov@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

О. Л. Балышева

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Email: balysheva@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Takai T., Iwamoto H., Takamine Y. et al. // Proc. of the 2016 IEEE Intern. Ultrason. Symp. (IUS), Tours, France, 18–21 September 2016. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2016.7728455
  2. Takai T., Iwamoto H., Takamine Y. et al. // Proc. of the 2016 IEEE MTT-S Intern. Microwave Symposium (IMS), San Francisco, CA, USA, 22–27 May 2016. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/MWSYM.2016.7540214
  3. Takai T., Iwamoto H., Takamine Y. et al. // Proc. of the 2017 IEEE Intern. Ultrason. Symp. (IUS), Washington, DC, USA, 6–9 September 2017. P. 1–8. https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2017.8091876
  4. Takai T., Iwamoto H., Takamine Y. et al. // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 2019. V. 66. P. 1006. https://doi.org/10.1109/TUFFC.2019.2898046
  5. Nagatomo S., Iwamoto H., Taniguchi Y. // Proc. Symposium on Ultrasonic Electronics. 2019. V. 40. P. 25. https://www.jstage.jst.go.jp/article/use/40/0/40_1P3-2/_pdf
  6. Xiao Q., Dai M., Chen J. et al. // Acoust. Phys. 2019. V. 65. № 6. Р. 652.
  7. Chen P., Li G., Zhu Z. // Micromachines. 2022. V. 13. P. 656. https://doi.org/10.3390/mi13050656
  8. Qian Y., Shuai Y., Wu C. et al. // Piezoelectrics and Acoustooptics. 2023. V. 45. № 3. Р. 350.
  9. Takamine Y., Takai T., Iwamoto H. et al. // Proc. of the 2018 Asia-Pacific Microwave Conference (APMC), Kyoto, Japan, 6–9 November 2018. P. 1342. https://doi.org/10.23919/APMC.2018.8617381
  10. Kimura T., Omura M., Kishimoto Y., Hashimoto K. // IEEE MTT-S Intl. Microwave Symp. 2018. P. 846. https://doi.org/10.23919/APMC.2018.8617381
  11. Nakagawa R., Iwamoto H., Takai T. // Jpn. J. Appl. Phys. 2020. V. 59. № SKKC09. https://doi.org/10.35848/1347-4065/ab867c
  12. Qian Y., Shuai Y., Wu C. et al. // Micromachines. 2023. V. 14. P. 1929. https://doi.org/10.3390/mi14101929
  13. Pan H., Yang Y., Li L. et al. // Micromachines. 2024. V. 15. P. 12. https://doi.org/10.3390/mi15010012
  14. Zhang Q., Chen Z., Chen Y. et al. // Micromachines. 2021. V. 12. P. 141. https://doi.org/10.3390/mi12020141
  15. Kovacs G., Anhorn M., Engan H. et al. // Proc. 1990 IEEE Ultrasonic Symposium Honolulu. Hawaii. Dec. 1990. V. 1. P. 435. https://doi.org/10.1109/ULTSYM.1990.171403
  16. Aslam M.Z., Jeoti V., Karuppanan S. et al. // Proc. International Conference on Intelligent and Advanced System (ICIAS). 2018. P. 1. https://doi.org/10.1109/ICIAS.2018.8540581
  17. Wang Y., Liu X., Shang S. et al. // Proc. 2019 14th Symposium on Piezoelectricity, Acoustic Waves and Device Applications (SPAWDA). 2019. P. 1. https://doi.org/10.1109/SPAWDA48812.2019.9019330
  18. Smith R.T., Welsh F.S. // J. Appl. Phys. 1971. V. 42. № 6. P. 2219. https://doi.org/10.1063/1.1660528
  19. Ma R., Liu W., Sun X., Zhou S., Lin D. // Micromachines. 2022. V. 13. P. 202. https://doi.org/10.3390/mi13020202
  20. Двоешерстов М.Ю., Петров С.Г., Чередник В.И., Чириманов А.П. // ЖТФ. 2001. Т. 71. № 4. С. 89.
  21. Morita T., Watanabe Y., Tanaka M., Nakazawa Y. // IEEE Ultrason. Symp. Proc. 1992. P. 95. https://doi.org/10.1109/ULTSYM.1992.276057
  22. Макаров В.М., Иванов П.Г., Данилов А.Л., Зая В.Г. // Радиотехника и электроника. 2008. Т. 53. № 3. С. 377.
  23. Койгеров А.С., Балышева О.Л. // Радиотехника и электроника. 2022. Т. 67. № 11. С. 1152. https://doi.org/10.31857/S0033849422110055

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Типовая I.H.P. ПАВ-структура: оригинальный трехслойный вариант (а) и модифицированный двухслойный вариант (б): 1 – электроды, 2 – пьезоэлектрический слой, 3 – функциональный слой (SiO2), 4 – низкоскоростной слой (AlN), 5 – основная подложка.

Скачать (44KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Тестовые структуры: а – электроды с периодом p = λ/2 на монокристаллической подложке, б – картина механических смещений для одной из собственных частот на монокристаллической подложке, в – I.H.P.-структура, г – сетка, д – картина механических смещений для одной из собственных частот I.H.P.-структуры. Особенности модели: 1 – пьезоэлектрический материал, 2 –электроды, 3 – слой SiO2, 4 – слой Si, 5 – идеально согласующий слой.

Скачать (136KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Распредение полного смещения по глубине подложки при нанесении электродов относительной толщиной h/λ = 5.5%: 1 – монокристаллическая подложка, 2 – I.H.P.-структура.

Скачать (69KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Зависимость ТКЧ в I.H.P.-структуре от относительной толщины пьезоэлектрического слоя (hLT) при различных толщинах пленки SiO2 (hSiO2): 1 – ТКЧ традиционной подложки танталата лития 36°YX-среза, 2 – hSiO2/λ = 30, 3 – hSiO2/λ = 50, 4 – hSiO2/λ = 75, 5 – hSiO2/λ = 100%.

Скачать (98KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Пример моделирования фильтра DMS в COMSOL: а – топология фильтра, б – построенная сетка в COMSOL, в – распределение потенциала в многослойной подложке.

Скачать (254KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Амплитудно-частотная характеристика фильтра на ПАВ в зависимости от температуры окружающей среды: а, б – на подложке танталата лития; в, г – для структуры I.H.P.: –60 (1), 25 (2), 85°C (3).

Скачать (253KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».