Utilization of far-red LED to minimize blue light hazard for dynamic semiconductor lighting
Notice bibliographique
Résumé
The blue light hazard (BLH) and luminous efficacy of a source (ηV) are associated with the photobiological safety and energy saving of light-emitting diodes (LEDs), respectively. In this study, we used genetic algorithm (GA) to optimize the BLH, ηV, and color rendering parameters of five-chip hybrid white LEDs. Based on the optimal results, we used five-chip LEDs to obtain the hybrid white light. Their peak wavelengths were 461.5 (blue), 523.9 (green), 588.2 (orange), 643.3 (red), and 694.2 nm (far-red), respectively. In practice, the blue light hazard efficiency of radiation (BLHER) of the hybrid white light was less than 0.10, which was lower than half of the most common light sources. The ηV ranged from 51.6 to 115.6 lm/W at correlated color temperature (CCT) from 2700 to 6500 K. On average, the CIE general color rendering index (Ra), CIE special color rendering index for the ninth deep red test sample (R9), ANSI/IES TM-30 color fidelity index (Rf), and color gamut index (Rg) of hybrid white light were 91.3, 87.8, 83.3, and 96.7, respectively. The melanopic efficacy of luminous radiation (Kmel,V) was tunable in the range of 0.60 to 1.35 mW/lm. These results demonstrated that we used far-red LEDs to fabricate white light with low BLH and relatively high efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».