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J-GLOBAL ID:201702219336333638   整理番号:17A1250293

逆伝搬人工神経回路網に基づく高出力LED光電熱解析【Powered by NICT】

High-Power LED Photoelectrothermal Analysis Based on Backpropagation Artificial Neural Networks
著者 (9件):
資料名:
巻: 64  号:ページ: 2867-2873  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0222A  ISSN: 0018-9383  CODEN: IETDAI  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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electroluminescentdeviceとして,発光ダイオード(LED)入力電流,光パワー,およびLED接合温度の間の結合関係について,複雑なマルチフィジックスプロセスである。singlephysics場問題への場の問題をtranslatemultiphysicsできる人工神経回路網(ANN)による簡易LED光電子熱(PET)モデルは,結合関係を研究するためにismentioned。第一段階では,異なる温度でLED内腔,光パワー,電力は温度制御積分球で監視した。,バックプロパゲーション(BP)ANNはLED光電子熱(PET)関係を構築するためにこれらのデータにより訓練される。さらに,LED照明器具熱解析は,BP ANNの出力に有限要素法を用いて行った。最後に,省計算資源と計算時間の点でこの方法の利点は,異なるモデルにおける自由度を比較して解析した。結果は少なくとも6.7回計算資源はこの方法,時間を解析し大きくLED熱管理システムを低減するにより保存されていることを示した。最後に,このモデルの適用と拡張を議論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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トランジスタ  ,  固体デバイス計測・試験・信頼性 

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