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An efficient topology optimization method for fluid-structure problems was developed in an effort to determine the optimum flow channel route in a fuel cell bipolar plate from first principles. This study describes the derivation and solution of new mathematical equations for topology optimization combining a density-based algorithm, the interpolation method of moving asymptotes (MMA), and the incompressible Navier-Stokes equation with a term representing the chemical reaction between hydrogen and the catalyst. The present method is based on the finite element method with a newly developed reaction rate equation. In this model, a topology variable of 0 represents viscous flow, whereas a value of 1 indicates porous flow. The flow velocity and pressure were obtained from the Navier-Stokes equation and constraints and element matrices for sensitivity analyses during the optimization. MMA was utilized to calculate the optimum flow routes in the design domain. The influence of the key design parameter q and the pressure drop on the optimum topology were also investigated. The channel topology became smoother with decreasing q, and the number of channels increased with increasing pressure drop. 相似文献
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针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假没密度(Gaussian mixture sequential PHD,GMSPHD)滤波的递推算法.仿真实验结果表明,文中提出的GMSCPHD滤波算法具有较高的多目标状态估计和目标数目估计精度,是一种有效的多传感器多目标跟踪方法. 相似文献
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