来历|搜狐轿车
[搜狐轿车·E电园] 1月10-12日，以“掌握局势 聚集转型 引领立异”为主题的2020我国电动轿车百人会论坛在北京举办。搜狐轿车作为大会官方战略协作媒体深化前哨，以图文及专题的立体呈现方式，第一时刻为您带来大咖聚集的工业盛宴。
活动现场，西安交通大学教授屈治国宣布了讲演。
以下为讲演实录：
燃料电池咱们很清楚，一个是移动的轿车用，第二是固定的发电设备，咱们首要作业首要针对水热办理做功能仿真。现在规划从单电池到电堆到轿车的集成有些问题，首要是规划方面有一些规划东西的缺少，一些定量精准的规划东西，咱们做的事便是要处理规划好用好用多久的问题。咱们要开发一些好的规划东西。第一个讲一下燃料电池安装压力的影响，咱们把电堆拼装时分会发作一些预紧力，经过螺栓衔接起来，咱们对这种产品，在6兆帕的时分，螺栓预紧今后分散层呈现了开裂、变形等，这对传质分散有很大的影响。怎样建这样的模型，咱们把有限元力学软件ABAQUS和ANSYS结合起来，比方咱们以规范的蛇形流场为例，紧缩今后进入流道，分散性和浸透率都发作了改动。不同的预紧力发作了形变，孔隙率发作了改动，导致了空间上严峻的不均衡性，所以这个紧缩比跟着安装添加而添加，形变必定对分散性发作影响。紧缩今后流道的阻力就会增大，第二部分电流密度会发作改动，在这个方位电流密度大。从这里能够正常的看到，1兆帕平均是最高的，所以有一个最优值，这便是两种竞赛的倒置办理，紧缩今后欧姆极化削减，正和负的彼此作为，咱们发现在1兆帕的时分，全体的净功率是最高的。
第二个内容，咱们做一些功能开发。咱们做了一个面向工程的规划软件，1+1D模型，要想办法从单电池以及到电堆，考虑不同单电池散布的不一致的影响。中心便是在垂直于质子传递方向有一个一维模型，中心是要对水状况的判别。在流道方向咱们以气体组分方程作为质子传递的边际条件，中心是水蒸气模型的判别，咱们判别含量的散布。咱们要做一个软件，输入操作参数、结构参数和输出，经过调研咱们自己树立了数据库，把一切文献能看到的，包含毛细压力、热导率等不同资料做到数据库里，咱们做到软件里，用这个猜测孔隙率扩展的影响，变大有利于传热传质性增强，可是欧姆极化电阻又增大，这又是此消彼涨的倒置联系，咱们咱们能够设置合理的孔隙率。到电堆层面，这几年人工智能开展十分敏捷，人工智能的办法在信息处理里有多种多样的办法，对燃料电池多参数也是供给了或许，用的最多的是差错反向的人工智能BPNN办法，有三层，输入层、躲藏层和输出层，能够树立一个体系，经过许多数据练习，经过前期的输入、差错的反向传递进行差错的调整，最终能够在小情况下取得比较小的联系。有多种结构，这是咱们引荐的结构，用传统办法是很好的求解办法，经典的一维、二维、三维，人工智能的长处是建模简略，求解快速，准确度高，缺陷便是依赖于数据库，应用性上能做到快速功能猜测。
算法做好今后，首要便是要练习，咱们发现在燃料电池当实验目标小的时分，样本量小的时分，中心的权重，便是神经元的衔接联系，依赖于样本的数量巨细，后来咱们又引入了遗传算法，主动进行优化，我用三重样本数，引入今后学习练习的不一致性变得十分好，在平等样本数条件下，这种办法猜测功能更好。结合这种办法，咱们把遗传算法做到软件里，比方参数许多，包含阴极的气压和温度等做出不同的参数，再做模块的剖析和电堆的水热办理结合起来。
咱们做一个事例，模型差错剖析，经过这种办法学习，包含文献里取得，能够练习到差错精度小于0.1%。根据这样的思维，咱们把燃料电池的软件和人工智能两个结合起来，开发了一个软件，这是软件的开端界面。咱们咱们能够把结构参数都结合起来，操作参数结合起来，能够输出它的功能，比方电池里的单电池的功能都能够输出起来。这是一个事例，10个电池功能输入参数，这是输出参数，咱们经过遗传算法的学习，这是10个片，不一致性散布算出来，成果也能够悉数输出出来。经过这样咱们咱们能够取得10片的不一致性，还有敏感性剖析，单工况不同电流密度下电压的不一致性，电流密度添加时不一致愈加显着。多工况不一致性，不同工况输出特性不同，运用神经网络猜测得到更多组工况电堆输出，可掩盖全工况条件，节约测验时刻。敏感性比较成果：阴极计量比>阳极计量比>冷却水量>阴极压力>阳极压力>气体进口温度。
