应用于质子交换膜燃料电池的数值优化方法

摘要

将具有全局搜索能力的遗传算法应用于质子交换膜燃料电池(PEMFC)扩散电极的性能优化,通过对PEMFC单体建立二维稳态数值计算模型,在ISIGHT-FD软件平台上利用径向基函数(RBF)神经网络拟和模型,在相应的设计空间内生成RBF拟和曲面,调用多岛遗传算法(MIGA)对RBF拟和进行遗传搜索,得到了阴极扩散层厚度、孔隙率和渗透率的最优值,通过优化前后的氧气浓度和输出性能比较,表明这些参数可改善气体扩散层的传质性能.