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Enregistrement W1979598153 · doi:10.1364/oe.22.0a1680

Improvement of the light extraction efficiency of GaN-based LEDs using rolled-up nanotube arrays

2014· article· en· W1979598153 sur OpenAlexafffund
Mehrdad Djavid, Xiao Liu, Zetian Mi

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLight-emitting diodeMaterials scienceOptoelectronicsNanotubeExtraction (chemistry)DiodeOpticsCarbon nanotubeNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we have investigated the effect of rolled-up nanotubes on the light extraction efficiency of GaN-based LEDs using two-dimensional finite element method simulation. The light extraction involves two successive steps, including the coupling from the light source to the tube and the subsequent emission from the tube to the air. Significantly enhanced light extraction efficiency is observed for both TE and TM waves by optimizing the nanotube geometry and dimension as well as the separation between the nanotube and light source. We have further shown that densely packed nanotube arrays can be integrated with GaN-based LEDs to achieve unequivocal improvement of light extraction efficiency over a large surface area. With recent advances in rolled-up micro- and nanotubes, it is expected that this study can offer a potentially flexible, low cost approach to enhance the light extraction of various LED devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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