1 华南理工大学 高分子光电材料与器件研究所,广州 510640
2 华南理工大学 发光材料与器件国家重点实验室,广州 510640
3 广东金鉴检测科技有限公司,广州 511300
提出一种对光参量呈非单调下降规律的LED灯珠可靠性进行评价的方法.采用加速寿命实验获得光通量退化数据, 利用指数叠加形式的退化模型对光通维持率退化数据进行拟合, 与指数模型拟合效果相比, 该模型具有更好的效果.用MATLAB软件计算样品的伪失效寿命, 通过Kolmogorov-Smirnov检验法得到两个公司样本伪失效寿命分布分别服从对数正态分布和威布尔分布, 以相应分布参量评估产品可靠性得到两个公司样本的伪失效寿命分别为5 328.37 h和4 758.35 h.该方法对参量呈非单调下降规律的LED器件可靠性的评估具有参考价值.
可靠性 Kolmogorov-Smirnov检验 退化模型 寿命 LED LED Reliability Kolmogorov-Smirnov test Degradation model Lifetime
1 华南理工大学 高分子光电材料与器件研究所, 广东 广州 510640
2 华南理工大学 发光材料与器件国家重点实验室, 广东 广州 510640
3 广东金鉴检测科技有限公司, 广东 广州 511300
对负电极脱落造成白光LED失效进行了研究。结合扫描电子显微镜(SEM)和能谱分析(EDS)对退化样品芯片进行了表面形貌表征和微区成分分析。SEM观察到退化样品负极脱落处表面粗糙不平, 且透明导电薄膜存在颗粒状结晶。经EDS检测发现负极脱落处存在腐蚀性氯元素, 并在封装胶中检测出氯。分析认为, 封装胶中残留的氯离子与负极中Al层发生的电化学腐蚀是致使样品失效的主要原因。
失效分析 电极 腐蚀 LED LED failure analysis electrode corrosion
发光材料与器件国家重点实验室 华南理工大学, 广东 广州510640
根据LED可靠性与相关参数的映射关系,建立拓扑结构为6-12-1的BP神经网络。以实测白光LED芯片的理想因子、结温、色温漂移等参数为输入量,以寿命为输出量,计算模型精度。研究结果表明,该模型有良好的外推能力及鲁棒性,可在短时间内成功预测LED寿命,神经网络训练结果相关系数为99.8%,检验组误差小于3%。
发光二极管 可靠性 BP神经网络 权重分析 LED reliability BP neural network weight analysis
1 华南理工大学高分子光电材料与器件研究所, 广东 广州 510640
2 华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室, 广东 广州 510640
为了更好设计LED 液冷换热热沉，提高大功率LED 热沉的综合换热性能，模拟计算了三种结构热沉的LED芯片最高结温和器件热阻，运用场协同原理分析了不同LED 热沉结构的换热原理，以及努塞尔数和摩擦因子随雷诺数的变化规律；并用强化传热因子来表述换热能力和流动阻力的综合换热效果。结果表明，运用30°角矩形翅片的LED 结温和器件热阻最低，换热能力最好；菱形翅片次之，垂直平行翅片最差。30°角矩形翅片和菱形翅片由于倾斜角的存在，在增加换热能力的同时也增加了流动阻力；综合分析换热能力和流动阻力，菱形翅片的综合换热性能最好。
光学器件 结温 热阻 强化换热 场协同原理 热沉
