一种质子交换膜燃料电池流道挡板结构的设计方法

文档序号:35623502发布日期:2023-10-05 19:32阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种质子交换膜燃料电池流道挡板结构的设计方法,其特征在于,所述设计方法包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的设计方法,其特征在于,在步骤1)流道的宽度为0.4~4mm,挡板位置的宽度为0.13~1.33mm。

3.如权利要求1所述的设计方法,其特征在于,在步骤4)中,抽样算法采用拉丁超立方抽样。

4.如权利要求1所述的设计方法,其特征在于,在步骤4)中,选用1000~3000个试验点。

5.如权利要求1所述的设计方法,其特征在于,在步骤5)中,燃料电池性能指标包括:电流密度、阴极流道气体压降以及阴极侧气体扩散层与催化层交界面氧气均匀程度系数中的多种。

6.如权利要求1所述的设计方法,其特征在于,在步骤6)中,对电流密度建立第一代理模型,对阴极流道气体压降建立第二代理模型,对阴极侧气体扩散层与催化层交界面氧气均匀程度系数建立第三代理模型;训练完成的代理模型(surrogate model),通过下式表示:

7.如权利要求6所述的设计方法,其特征在于,在步骤7)中,将第一代理模型输出的负值作为第一目标函数,第二代理模型输出作为第二目标函数,第三代理模型输出的负值作为第三目标函数,同时对第一至第三目标函数进行优化,得到帕累托最优解集;使用的多目标优化算法为第二代非支配排序遗传算法,进行综合寻优,获得帕累托最优解,得到代表挡板信息的最优十进制数据排列。

8.如权利要求1所述的设计方法,其特征在于,在步骤8)中,采用熵值法确定权重的优劣解距离法,对帕累托最优解集中的解确定为唯一最优解。


技术总结
本发明公开了一种质子交换膜燃料电池流道挡板结构的设计方法。本发明首先划分挡板位置;然后采用二进制映射和数制转换,将流道中挡板结构进行数据化处理得到挡板信息;利用数据化的挡板信息和对应的模拟结果,训练神经网络作为代理模型,将代理模型与多目标优化算法进行结合,得出最优的挡板信息,进而得到最优的挡板结构;本发明成功的利用人工智能结合多目标优化算法的方法,设计得到各行各列挡板位置上有无挡板的最佳排列,最终得到最佳挡板结构,克服传统设计方法所设计的挡板,难以综合对流传质和流动平面内气体扰动的影响,来实现对多个相互牵制的电池性能指标同时优化的局限性,全面优化燃料电池双极板的性能。

技术研发人员:刘镇宁,苏循康,俞宙锋,冯鸣跃,卢国龙,赵韬韬,樊文选,刘明昕,江柯,崔浩,郑德利,卢大峰,杨洛宾
受保护的技术使用者:吉林大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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