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J-GLOBAL ID:202002288258165996   整理番号:20A2789457

データ駆動代理モデルを用いたプロトン交換膜燃料電池のための多孔質媒体流れ場の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of porous media flow field for proton exchange membrane fuel cell using a data-driven surrogate model
著者 (8件):
資料名:
巻: 226  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: A0552A  ISSN: 0196-8904  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)
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流れ場設計は,反応物ガス移動,液体水放電,電子コンダクタンス,および熱伝達に及ぼす決定的な影響のため,プロトン交換膜(PEM)燃料電池において鍵となる役割を果たす。多孔質媒質流れ場(例えば,金属発泡体)は,濃度分極領域での電池性能を改善し,酸素,液体,電流密度,および温度などの均一分布に利益を与える。本研究では,サポートベクトルマシン(SVM)に基づくデータ駆動代理モデルを適用して,多孔質媒体流れ場形状を最適化した。訓練データは,検証された三次元(3D),多相非等温モデルから得た。より良い特性化のために,複雑な構造を,継手で互いに垂直な各繊維を有する一連の繊維から成る3D構造メッシュとして単純化した。結果は,SVMに基づくデータ駆動代理モデルが3D物理モデルと同じ結果を予測することを示した。遺伝的アルゴリズム(GA)は最適化のためにさらに使用され,その中で,データ駆動代理モデルを適応度評価関数として選択する。代理モデルによって得た最適値を3D物理モデルにより検証し,提案したデータ駆動代理モデルが多孔質媒体流れ場の設計と最適化に効果的であることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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流体動力学一般 

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