应用机器学习和数据回归的燃料电池堆组装力分布分析方法

摘要

本发明公开了一种应用机器学习和数据回归的燃料电池堆组装力分布分析方法，包括如下步骤：获取该压力纸的极限压强信息；构建压强到灰度值的映射关系以及RGB到灰度的回归优化模型和约束条件，获得进入电堆挤压的压力纸的高精度数字图像得到该图像的三维矩阵，对图像进行背景色过滤：根据获得的RGB到灰度值的映射关系将清洗后图像转换成灰度图像；计算灰度图像压力纸对应的压强分布，将该压强分布矩阵可视化获取燃料电池堆组装压力分布的均匀程度。