基于敏感性与遗传分析的燃料电池仿真优化方法和系统

    公开(公告)号:CN116258089A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202310539206.0

    申请日:2023-05-15

    摘要: 本发明请求保护基于敏感性与遗传分析的燃料电池仿真优化方法和系统,通过燃料电池工况参数的敏感性分析构建敏感性数值进制映射表,依据工况参数形成的种群的规模,在对应的编码进制的范围内对工况参数进行随机编码取值,得到随机种群编码,选择、交叉、变异操作后得到下一代随机种群编码并进行解码,转换得到工况参数的随机参数组合及其下的功率值和运行效率值;多目标优化处理得到对应的工况参数作为下一代随机种群,不断迭代次数达到满足停止条件,记录结果。本方案将燃料电池工况参数的敏感性量化数值与遗传算法中的五位数基因编码进行结合,使得高敏感参数的网格精密,搜索精度高,低敏感参数的网格稀疏,搜索精度低,以求更高的仿真效率。

    一种燃料电池气体扩散层的重构方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN115017741A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210938336.7

    申请日:2022-08-05

    IPC分类号: G06F30/20 H01M4/88

    摘要: 本发明涉及一种燃料电池气体扩散层的重构方法、装置和电子设备,对气体扩散层的多层碳纤维层进行自动重构,通过获取气体扩散层的重构结构参数,对重构结构参数进行预处理配置,得到预设参数值;使用随机函数法,得到气体扩散层的碳纤维层的多个位置点,将多个位置点进行连线处理,得到气体扩散层的碳纤维并进一步得到气体扩散层的实时孔隙率,之后对实时孔隙率进行匹配,依据匹配的结果,对气体扩散层进行重构。该方案改进了现有技术中手动逐层生成再叠加的缺点,采用实施孔隙率自动匹配的方案,有着过程自动循环控制,一体化重构等优点,且该方案重构方法普适化强,不依赖于数值计算网格进行生成,可以广泛应用于气体扩散层的性能评价、优化。