Art

J-GLOBAL ID：201902224513135140   Reference number：19A2405663

Modeling of solid oxide fuel cell (SOFC) electrodes from fabrication to operation: Microstructure optimization via artificial neural networks and multi-objective genetic algorithms

製造から運転までの固体酸化物燃料電池(SOFC)電極のモデリング:人工神経回路網と多目的遺伝的アルゴリズムによる微細構造最適化【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Yan Z. (Institute of Industrial Sciences, The University of Tokyo, Komaba 4-6-1, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  He A. (Institute of Industrial Sciences, The University of Tokyo, Komaba 4-6-1, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Hara S. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Chiba Institute of Technology, Tsudanuma 2-17-1, Narashino, Chiba 275-0016, Japan) ,  Shikazono N. (Institute of Industrial Sciences, The University of Tokyo, Komaba 4-6-1, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan)
Material： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion & Management)
Volume： 198  Page： Null  Publication year： 2019 
JST Material Number： A0552A  ISSN： 0196-8904  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United Kingdom (GBR)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： In this study, a modeling fram...

Register(free) or Log In to access     To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=19A2405663&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=A0552A") }}

Thesaurus term： *solid oxide fuel cell ,  *structural optimization ,  *modeling ,  optimum design ,  *optimization ,  powder ,  *micro structure ,  particle size (diameter) ,  overvoltage ,  robustness ,  particle size (ratio) ,  simulation ,  cathode ,  parameter ,  catabolic rate ,  *modification

Author keywords (5)： Solid oxide fuel cells ,  Microstructure optimization ,  Artificial neural network ,  Parameter sensitivity ,  Multi-objective genetic algorithm

JST classification (1)： Fuel cells  (YB04040V)

Terms in the title (6)： 固体酸化物燃料電池 ,  SOFC ,  モデリング ,  人工神経回路網 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  構造最適化