基于人工神经网络的挡板式直流道质子交换膜燃料电池性能优化

首先建立了三维、稳态、恒温的挡板式直流道挡板式质子交换膜燃料电池（PEMFC）单体模型，深入分析了挡板高度、宽度、位置（用与流道出口的距离表示）对PEMFC性能的影响。然后基于仿真数据，建立人工神经网络模型，分别以挡板高度、宽度、位置为输入，以0.7 V时的电流密度为输出。经过训练，模型的测试精度达到了理想的94.812%。最后对13 671组数据集进行预测以选出最佳的性能方案，并通过仿真与实验进行进一步最优方案的验证。结果表明：在挡板高度、宽度、位置分别为1 mm、0.35 mm、3 mm时，PEMFC的电化学性能最优。