空间用倒装三结太阳能电池及其抗辐射性能研究

使用金属有机化学气相沉积技术,在4英寸GaAs衬底上获得了空间用GaInP/GaAs/In_(0.3)Ga_(0.7)As倒装三结太阳能电池.高分辨X射线衍射和阴极射线发光测试结果表明AlInGaAs应力渐变缓冲层的晶格弛豫度约100%,其整面平均穿透位错密度约5.4×10~6/cm~2.与GaInP/InGaAs/Ge常规三结太阳能电池相比,在AM0光谱、25℃测试条件下,面积24 cm~2的倒装三结太阳能电池转换效率达到32%,输出功率提高了5%.采用1 MeV高能电子对倒装三结电池进行粒子辐照测试,电池各项性能参数随不同辐照剂量发生改变,在1×10~(15)/cm~2辐照总剂量下电池转换效率衰降比例达到15%.     

基于有限元算法和人工神经网络结合的多芯片LED光源多物理场分析

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。