| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 LED可靠性试验研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 加速寿命试验 | 第8-9页 |
| 1.2.2 加速退化试验 | 第9-10页 |
| 1.2.3 蚁群算法与BP神经网络 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容和技术路线 | 第12-14页 |
| 第2章 LED光源恒定双应力加速退化试验 | 第14-24页 |
| 2.1 加速试验应力选择 | 第14-17页 |
| 2.1.1 加载类型选择 | 第14-16页 |
| 2.1.2 试验应力大小及范围 | 第16-17页 |
| 2.2 试验样本的选择与分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 LED的失效机理及失效判据 | 第18页 |
| 2.2.2 样本测试参数 | 第18-19页 |
| 2.3 加速寿命试验过程 | 第19-23页 |
| 2.3.1 试验系统设计 | 第19-20页 |
| 2.3.2 测试过程 | 第20-21页 |
| 2.3.3 数据记录 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于加速性能退化的LED光源寿命预测方法 | 第24-39页 |
| 3.1 LED光源参数性能退化的理论与方法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 LED光源可靠性评估流程 | 第24-26页 |
| 3.1.2 性能退化轨迹的模型方法 | 第26-27页 |
| 3.2 分布参数估计 | 第27-28页 |
| 3.3 退化机理一致性检验 | 第28-30页 |
| 3.3.1 对数正态分布下退化机理一致性检验 | 第29页 |
| 3.3.2 Weibull分布下退化机理一致性检验 | 第29-30页 |
| 3.4 双应力加速模型 | 第30-32页 |
| 3.5 应用研究 | 第32-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 LED光源的蚁群神经网络预测寿命模型 | 第39-52页 |
| 4.1 蚁群群算法与BP神经网络原理 | 第39-45页 |
| 4.1.1 蚁群算法的数学模型 | 第39-42页 |
| 4.1.2 BP神经网络的结构设计 | 第42-45页 |
| 4.2 蚁群神经网络的预测模型 | 第45-48页 |
| 4.3 应用研究 | 第48-51页 |
| 4.3.1 推算伪失效寿命置信区间 | 第48-49页 |
| 4.3.2 蚁群神经网络训练 | 第49-50页 |
| 4.3.3 结果分析与比较 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录 | 第60-68页 |
| 附录1 蚁群神经网络的输入数据和输出数据 | 第60-61页 |
| 附录2 MATLAB运行代码 | 第61-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |