【摘要】本研究提出一种基于多维优化策略的２８ ｎｍ 节点金属氧化物半导体场效应晶体管（ ｍｅｔａｌ⁃ｏｘｉｄｅ⁃ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ｆｉｅｌｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ，ＭＯＳＦＥＴ）短沟道效应抑制方法。通过计算机辅助设计仿真和机器学习辅助分析，系统研究栅氧化层材料、厚度、应力工程和界面态控制对器件性能的影响。结果表明，采用３０％ Ｎ 含量的ＳｉＯＮ 栅氧化层（１. ７ ｎｍ）结合１.２ ＧＰａ 应力工程的优化方案可显著提升ＭＯＳＦＥＴ 性能，漏致势垒降低（ｄｒａｉｎ ｉｎｄｕｃｅｄ ｂａｒｒｉｅｒ ｌｏｗｅｒｉｎｇ，ＤＩＢＬ）效应降低４０％、亚阈值摆幅降低２０％、驱动电流提升２５％。基于支持向量机（ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的性能预测模型达到９５％的准确率，可为器件优化提供高效的评估方法。综上，基于多维优化策略和机器学习辅助分析方法为２８ ｎｍ 及以下节点ＭＯＳＦＥＴ 的设计提供了新的技术路线，对推进先进工艺节点器件的性能优化提供参考与指导。