基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的擋板式直流道質(zhì)子交換膜燃料電池性能優(yōu)化

摘要：首先建立了三維、穩(wěn)態(tài)、恒溫的擋板式直流道擋板式質(zhì)子交換膜燃料電池（PEMFC）單體模型，深入分析了擋板高度、寬度、位置（用與流道出口的距離表示）對 PEMFC性能的影響。然后基于仿真數(shù)據(jù)，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，分別以擋板高度、寬度、位置為輸入，以0.7V時的電流密度為輸出。經(jīng)過訓練，模型的測試精度達到了理想的94.812%。最后對13671組數(shù)據(jù)集進行預測以選出最佳的性能方案，并通過仿真與實驗進行進一步最優(yōu)方案的驗證。結(jié)果表明：在擋板高度、寬度、位置分別為l mm、0.35 mm、3 mm時，PEMFC的電化學性能最優(yōu)。

關(guān)鍵詞：PEMFC;直流道;擋板;人工神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號：U463收稿日期：2022-06-02

DOI： 10.19999/lj.cnki.1004-0226.2022.07.005

1前言

基于快速啟動、產(chǎn)物環(huán)保、工作安靜、高效節(jié)能的特點，發(fā)展PEMFC動力來源已是大勢所趨。然而，燃料電池商業(yè)化進程仍然存在很多阻礙，如瞬態(tài)響應特性、低溫啟動特性等。鑒于此，PEMFC性能的改善仍為目前研究的焦點。

目前，提高PEMFC性能的主要方法為結(jié)構(gòu)設計、材料研究等。在結(jié)構(gòu)設計中，雙極板流道的設計居多。合理的流道結(jié)構(gòu)不僅能夠提高燃料電池的排水、進氣、傳質(zhì)等性能，同時能夠有效地提高其電化學性能。在流道設計的相關(guān)研究中，Jang等1在研究中指出流道的長度是影響其性能的關(guān)鍵因素，過長的流道會影響PEMFC氣體分布的均勻性，過短的流道會導致其排水性能不足;關(guān)于流道寬度對PEMFC性能影響的文章相對較多，大量的研究表明，當流道寬度較寬時，其傳質(zhì)特性和氣體分布特性得以改善，從而提高其電化學性能（2）;流道深度主要通過影響流道氣體流速進而增加PEMFC的排水特性，有效地防止水淹，提高電化學反應效率[3-4];還有一部分學者研究了截面形狀對PEMFC性能的影響，研究重點為截面形狀與流道內(nèi)壓降損失的關(guān)系5。

上述學者主要通過改變流道的結(jié)構(gòu)尺寸來提升PEMFC的性能，然而，流道內(nèi)部的水熱傳遞特性也能夠在一定程度上提高其性能。近年來，有一部分學者提出通過流道內(nèi)部的構(gòu)造改善提高PEMFC的性能。如流道內(nèi)部擋板結(jié)構(gòu)的合理使用，通過改善氣體在流道中的流動條件來提高其在GDL中的擴散[6-1]。在本研究中，建立了一個三維、穩(wěn)態(tài)、恒溫的PEMFC模型，在通道內(nèi)部增設擋板，以研究擋板的設計對PEMFC性能的影響。首先通過仿真得到100組不同擋板高度、寬度、位置下的陰極氧氣濃度差、陰極擴散層（GDL）與流道交界面處最大水含量、0.7 V時的電流密度數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)（ANN）模型對100組數(shù)據(jù)進行訓練、驗證、測試，將訓練好的模型進一步用于13671組數(shù)據(jù)的預測，最終得到最佳PEMFC性能下的擋板參數(shù)。

2模型與參數(shù)

本文在3.2 cmx3.2 cm的流場有效面積內(nèi)建立了直流道PEMFC單體的三維、穩(wěn)態(tài)、恒溫模型，物理模型及數(shù)學模型。

直流道PEMFC的物理模型如圖1所示，模型的基本參數(shù)如表1所示。

PEMFC的數(shù)學模型涉及了多個學科領域，其核心為以質(zhì)量守恒、動量守恒、組分守恒以及電荷守恒為主的守恒定律，以及水熱傳遞相關(guān)的方程。

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型

ANN模型的輸入為不同擋板高度（0.1 mm、0.3 mm、0.5 mm、0.7 mm）、擋板寬度（0.1 mm，0.3 mm，0.5 mm， 0.7 mm、0.9 mm）、擋板位置（距離流道出口處0mm，6 mm12 mm，18 mm，24 mm），共4x5x5=100 組數(shù)據(jù)（部分數(shù)據(jù)如表2所示）;輸出分別為0.7V電壓下的電流密度J。

3.2模型訓練過程分析

如圖2～圖5所示，模型經(jīng)過訓練后，得到了較高的擬合準確率：在訓練過程中，擬合準確率為95.110%;在驗證過程中，擬合準確率為92.818%;在測試過程中，擬合準確率為93.059%;在整體過程中，擬合準確率為94.812%。綜上，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的測試準確率都很高，但輸出參數(shù)的預測值與參考值比較接近。

3.3最優(yōu)性能預測過程

根據(jù)訓練的模型，對擋板高度（0 mm， 0.05 mm，……，0.95 mm， 1 mm），對擋板寬度（0 mm，0.05 mm，，0.95 mm， 1 mm），擋板位置（0 mm， 1 mm，，29 mm，30 mm）共 21x 21x31=13 671組數(shù)據(jù)進行預測，為了獲得最佳的PEM-FC性能，本文對電流密度做出最優(yōu)選擇。最終，當擋板高度、擋板寬度、擋板位置分別為1 mm，0.35 mm，3 mm時，PEMFC可達到最佳性能。

4結(jié)語

本文利用ANN模型，根據(jù)擋板高度、寬度、位置對PEMFC氣體分布均勻性、排水能力以及電化學性能進行了綜合，能夠在多達13671組數(shù)據(jù)中選取最優(yōu)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)選取的全面性、預測的準確性方面均達到了理想的狀態(tài)。經(jīng)過ANN模型預測，當擋板高度、寬度、位置分別為1 mm、0.35 mm，3 mm時， PEMFC可達到最佳性能。

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作者簡介：

李忠虎，男，1969年生，副教授，研究方向為汽車教育。