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龙图腾网获悉上海神力科技有限公司申请的专利一种多目标燃料电池冷却流道优化设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113946995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111209562.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种多目标燃料电池冷却流道优化设计方法是由甘全全;娄轩宇;李印实;张翼翀;王禹;戴威设计研发完成，并于2021-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标燃料电池冷却流道优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多目标燃料电池冷却流道优化设计方法，包括：利用控制方程耦合搭建二维两相非等温燃料电池数理模型，完成模型验证后作为数据驱动源；提取冷却流道结构优化参数、优化目标、优化参数变化范围以及约束条件；根据优化参数变化范围以及约束条件，将变化的优化参数代入数理模型，以输出得到原始数据集；基于原始数据集，应用机器学习算法构建得到数据驱动多目标代理模型；采用遗传算法对多目标代理模型进行优化求解，得到最优的冷却流道结构参数。与现有技术相比，本发明能够多角度、快速、准确地对冷却流道结构参数进行综合优化，为实际燃料电池结构设计提供指导。

本发明授权一种多目标燃料电池冷却流道优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种多目标燃料电池冷却流道优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建数理模型：利用控制方程耦合搭建二维两相非等温燃料电池模型，通过网格划分，并使用有限元分析法进行离散计算，完成数理模型搭建； S2、构建多目标代理模型：确定冷却流道结构优化参数、优化目标、优化参数变化范围以及约束条件； 根据优化参数变化范围以及约束条件，将变化的优化参数代入数理模型，以输出得到原始数据集； 基于原始数据集，通过机器学习训练的方式，构建得到多目标代理模型； S3、遗传算法优化：采用遗传算法对多目标代理模型进行优化求解，得到最优的冷却流道结构参数； 步骤S2具体包括以下步骤： S21、根据冷却流道的结构，选取以下结构参数作为优化参数： X＝Bias,WCH,w,HCH,w,HBP,a,HBP,cT 其中，X为冷却流道结构参数集，Bias为燃料流道-冷却水流道中心轴偏差，WCH,w为冷却水流道宽度，HCH,w为半冷却水流道高度，HBP,a为阳极燃料-冷却水极板厚度，HBP,c为阴极燃料-冷却水极板厚度； 确定优化目标为电池额定点功率密度以及截面温差； 确定优化参数变化范围具体为： {Bias|0,0.6} {WCH,w|0.4,1} {HCH,w|0.1,0.5} {HBP,a|0.2,1} {HBP,c|0.2,1} {Htotal|1.2,1.6} 同时双极板厚度需满足以下约束条件： Htotal＝HBP,a+HBP,c+2HCH,w {Htotal|1.2,1.6} 其中，Htotal为双极板厚度； S22、根据各优化参数变化范围，随机生成多组优化参数，以作为输入数据集，将输入数据集代入数理模型，得到输出数据集，将输入数据集与输出数据集对应组合得到原始数据集； S23、基于原始数据集，通过机器学习训练的方式，构建得到多目标代理模型。

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