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申请/专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所
摘要：本发明提供了一种燃料电池双极板流道结构设计方法，包括以下步骤：建立双极板结构参数和对应电堆性能的数据库；采用机器学习方式找到双极板结构与电堆性能映射规律，获得预测模型；向所述预测模型输入电堆构成参数、运行参数和期望性能参数，所述预测模型输出双极板流道结构设计结果。本发明针对燃料电池极板的结构要素提出了一套基于机器学习理论体系下的逆向设计流程，将已有的理论体系与机器学习算法结合，从极板结构的具有可学习、可训练的数据中找到结构与性能的映射规律，通过输入预期性能就可以智能化设计出对应的流道结构，大幅提高设计效率。
主权项：1.一种燃料电池双极板流道结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、建立双极板结构参数和对应电堆性能的数据库；S20、采用机器学习方式找到双极板结构与电堆性能映射规律，获得预测模型，以双极板结构参数和电堆性能为单元粒子，通过神经网络算法确定多个单元粒子之间的关联程度，利用带关联程度标签的单元粒子样本训练生成所述预测模型；S30、向所述预测模型输入电堆构成参数、运行参数和期望性能参数，所述预测模型输出双极板流道结构设计结果，所述电堆构成参数包括单电池节距、单电池数量、单片反应面积、总反应面积中的一种或多种，所述运行参数包括氢气输入流量、氢气输出流量、空气输入流量、空气输出流量、冷却水输入流量、冷却水输出流量、氮气输出流量、冷却水温度中的一种或多种，所述期望性能包括单电池电压、电流密度、运行温度、电堆总功率、电堆总发热量、背压、出入口压差中的一种或多种。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 一种燃料电池双极板流道结构设计方法
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