随着汽车行业的快速发展,汽车的车灯作为汽车的眼睛,其重要性不言而喻。现代汽车光源主要选择节能、环保、寿命长的发光二极管(LED,Light Emitting Diode)。但是由于其高功率,体积小,大部分能量转化成热量,致使LED芯片的温度较高,散热问题成为影响LED使用寿命的最主要的因素。因此,解决散热问题以及预测其使用寿命必然会促进LED的发展,并且带来巨大的经济效益。本文为了验证模拟仿真的真实可靠性,通过3D建模软件Solidworks根据实物散热器和车灯LED芯片,绘制1:1的模型,并且器件各部分的材料参数也和实际情况完全相同。本文利用有限元分析软件ANSYS Workbench对建立的3D散热器-芯片模型进行稳态热仿真分析,同时使用热电偶测试原理测试芯片正常工作下的结点温度,比较模拟和实验得到的结果,证明了仿真模型建模较为准确以及ANSYS Workbench应用于大功率LED车灯芯片热分析的可行性。运用ANSYS中的Icepak,Steady-State Thermal模块对建立的芯片模型进行热分析,从涂层的形状,内嵌导热柱的横截面积,涂层内部孔隙的大小,散热器翅片的疏密程度四个方面研究其对散热速率的影响,找到芯片的最高温度和这四个方面的联系,为提高散热速率提供一定的理论支持。LED车灯芯片的寿命受多种因素的影响,最主要的是电流应力和温度应力。本文对车灯LED芯片进行电流加速寿命试验,基于该款样品的性能指标,选取1200mA,1400mA,1600mA恒定电流作为加速应力水平,为了缩短试验时间,选取光通量衰减到初始的70%作为车灯失效的判断依据。处理试验数据时,使用Weibull分布描述汽车照明灯的LED芯片寿命分布,并使用最小二乘法统计数据,最后选取加速寿命模型(逆幂律模型)推算得到LED车灯芯片在正常应力水平下的寿命。通过构建LED芯片电流-寿命BP神经网络,以加载电流,初始光通量,加载后光通量作为输入,加速应力下的芯片寿命和额定应力下的寿命作为神经网络的输出的网络模型。把恒定电流加载实验得到的数据作为网络训练的样本,通过调节网络中相应的参数来调整网络(隐含层节点数,训练次数)等,使之预测精度在设置的范围内。最后,将一组未经训练的样本输入到训练好的网络模型中,把得到的预测寿命和实验得到的寿命相比较,发现神经网络预测的寿命和真实寿命之间的误差在2%-4%之间,说明此网络可以应用于LED芯片的寿命预测。综上所述:本文主要通过有限元模拟仿真对改善车灯LED芯片的散热性能进行研究;通过恒定电流加速寿命实验和BP神经网络相结合来预测LED芯片的工作寿命。该研究为汽车LED灯的散热设计提供了理论参考,并为预测车灯LED芯片的寿命的方法提供了重要的指导。