多芯片LED光源的可靠性分析涉及到光、电、热多个物理场, 高精度的多场分析结果会导致计算资源过多、计算时间过长、计算难度大等问题。为解决上述问题, 本文分别利用传统的有限元算法(FEM)和高效的人工神经网络方法(ANN)进行LED光源温度分析, 并讨论两种方法的优劣性。最后, 通过将FEM分析单一传热物理场的优势与ANN计算时间短、计算资源需求低的优势相结合, 归纳出一种更为高效的方法来进行多芯片LED光源的散热分析。利用该方法, ANN的预测数据与训练数据之间的相关系数达到了0.997 79, 预测结果与实际热分布图有良好的匹配, 计算资源相比传统的FEM方法节约了59％。该方法的应用能够在满足精度的前提下耗费更少的计算资源和时间, 同时提高了分析的灵活性。除此之外, 该方法对求解大功率LED光源寿命等可靠性问题也具有一定的参考价值。

为了制备大面积周期性微纳米结构以提高LED的发光效率, 建立了劳厄德(Lloyd)干涉光刻系统。简单分析了该干涉光刻系统的工作原理, 并介绍了利用干涉曝光工艺制备一维光栅、二维点阵、孔阵列等纳米结构图形的具体实验过程。最后对纳米图形进行结构转移, 制备出了金属纳米结构。实验结果表明: 利用劳厄德干涉光刻系统, 可以在20 mm×20 mm大小的ITO衬底上稳定制备出周期为450 nm的均匀光栅或二维点阵列图形结构, 它们的占空比也是可以调节变化的。