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J-GLOBAL ID：201702231162660644   整理番号：17A1487532

振動条件下での高分子電解質膜燃料電池中の亀裂伝搬の推定【Powered by NICT】

Estimation of crack propagation in polymer electrolyte membrane fuel cell under vibration conditions

著者 (3件)： Calik Ahmet (Adana Science and Technology University, Faculty of Engineering and Natural Sciences, Mechanical Engineering, Adana, Turkey) ,  Yildirim Sefa (Cukurova University, Ceyhan Engineering Faculty, Mechanical Engineering, Adana, Turkey) ,  Tosun Erdi (Cukurova University, Ceyhan Engineering Faculty, Mechanical Engineering, Adana, Turkey)
資料名： International Journal of Hydrogen Energy  (International Journal of Hydrogen Energy)
巻： 42  号： 36  ページ： 23347-23351  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0192B  ISSN： 0360-3199  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 輸送用途では,高分子電解質膜燃料電池(PEMFC)における機械的損傷の主な理由は,道路が誘起する振動と衝撃荷重した。これら細胞の最も脆弱な場所を,膜電極アセンブリ(MEA)における膜と触媒層の間の界面である。,PEMFCの機械的強度に関する研究は界面に集中すべきである。本研究の目的は,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた振動適用PEMFCの損傷伝搬挙動を調べるために予測法を用いたという事実にある。文献で利用可能なデータは,ANNモデルを構成するのに使用される。三層モデル,隠れ層と出力,入力はANN構造の構築に使用されている。初期剥離長さ(a),振幅(A),周波数(ω)と時間(t)は,入力ニューロンとして用いた剥離長さを出力する。Levenberg-Marquardtアルゴリズムを学習アルゴリズムとして選択した。一方,隠された層のニューロンの数は,試行錯誤によって種々のニューロン数を用いて決定される。ANNモデルの予測能力は許容限界であり,モデルは剥離長さ推定の効率的方法として示唆できると結論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 道路 ,  ニューロン ,  界面 ,  許容限界 ,  予測技法 ,  衝撃荷重 ,  機械的強度 ,  *亀裂伝搬 ,  学習アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 予測能力 ,  隠れ層 ,  損傷伝搬 ,  触媒層 ,  膜電極接合体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 高分子電解質膜燃料電池 ,  機械的振動 ,  亀裂伝搬 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高分子電解質膜燃料電池 ,  亀裂伝搬 ,  推定