【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及燃料电池领域，更具体地说，涉及一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法。
技术介绍
1、近年来，质子交换膜燃料电池(pemfc)作为燃料电池的一个重要组成部分，由于其比功率高、启动快、环境特性好等优点在汽车领域和便携式电子设备中具有广泛的应用前景。流道是组成质子交换膜燃料电池(pemfc)的重要结构之一，在反应物的运输和分配中起着重要作用，是影响电池性能的关键因素。因此，改变流道的几何配置以获得最佳流道形式是提升pemfc性能的一个重要方面。
2、一般来说，常规的流道结构主要包括平行流道、蛇形流道、交指流道和点状流道，其中平行流道由于其加工方便，压力损失小，电流密度分布均匀等优势极受欢迎。众多研究人员对平行流道截面形状尺寸进行研究，以期获得最有利于燃料电池运行的最佳截面形状。然而，现阶段的研究方法仅限于对不同截面形状的简单流道进行定性分析，无法获得性能输出与截面几何尺寸精确的定量关系。因此，开发设计一种精确、高效的质子交换膜燃料电池流道优化方法十分必要。
3、中国专利文献cn112582635a提供了一种pemfc双极板流道截面的优化方法及三维质子交换膜燃料电池，研究了对于同一种流道结构，不同的流道截面对pemfc的性能的影响，并且通过优化pemfc双极板流道结构能够有效提高气体在催化层的均匀性，从而减少冷点、热点和水淹的现象，最终达到降低成本和延长寿命的目的。但是该优化方法只停留在“恒截面”流道的定性研究之上，没有得到最佳截面的精确尺寸配置，且在优化时没有考虑到不同截面所造成的
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，通过建立单直流道pemfc三维模型，结合改进的遗传算法在综合考虑损耗功率和输出功率的前提下对pemfc流道的进出口截面尺寸进行仿真优化，从而得到最佳的尺寸配置，以至少克服现有技术的不足之一。
2、为实现上述的技术目的，本专利技术提供的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，包括以下步骤：
3、通过仿真软件comsol multiphysic建立包括阴、阳极流道、气体扩散层(gdl)、催化层(cl)以及质子交换膜(pem)等计算域在内的单直流道pemfc三维模型，每个计算域的尺寸参数可根据需要自行设定，该模型控制方程主要包括质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程、组分守恒方程、电荷守恒方程以及边界方程；
4、对单直流道pemfc三维模型进行网格划分。网格数量设置在70000-95000之间，当电池工作电压为固定值时，在所求解的电流密度差异小于0.05％的范围内，选择网格数量较小的网格；
5、将单直流道pemfc三维模型的阴、阳极进、出口截面的尺寸参数设置为优化变量，由改进的遗传算法在matlab中按照一定的规律自动生成，并传输到comsol multiphysics中，每组变量对应一种特定的流道结构，并经过模拟计算得出达到收敛条件后的所需参数；
6、在电池工作电压为某一固定值的条件下，将仿真计算得到的电流密度和压降输入到matlab中，以此计算得到目标函数f，如果目标函数值没有达到最小值，那么个体的基因就会通过遗传、交叉、变异等方式不断改变，流道相应的几何参数也会改变；
7、根据上述循环过程，在电池工作电压为某一固定值的条件下，改进遗传算法不断迭代寻优，模型结构不断重建再生，从而得到流道最佳的尺寸配置。
8、进一步地，还包括步骤：在建立了模型后，将多组仿真计算得到的pemfc电池极化曲线与真实实验数据进行对比，通过两者的相对误差大小验证该模型的有效性。
9、进一步，所述改进的遗传算法，同传统遗传算法相比，做出以下三点改进：
10、改进1，所述的改进的遗传算法选择circle混沌映射作为生成初始种群的方法，该方法具有很强的随机性，会更好游历整个搜索范围，使得初始种群分布地更加均匀，从而有效增加种群的多样性。具体数学表达式如下：
11、
12、其中，mod为取余函数。
13、改进2，所述的改进的遗传算法在迭代计算时采用自适应交叉概率pc和自适应变异概率pm，以提高算法的寻优能，具体计算公式如下：
14、
15、
16、其中，fmax为群体中的最大适应度，f为需要交叉的两个体较大的适应度，favg为群体平均适应度，f′为要变异个体的适应度。
17、改进3，所述的改进的遗传算法采用柯西-高斯变异策略，以确保优化结果为全局最优解，具体数学表达式如下：
18、xcg＝xbest[1+λ1cauchy(0，σ2)+λ2gauss(0，σ2)]
19、
20、
21、
22、其中，xcg为最优个体变异后的位置，σ2为柯西-高斯变异策略的标准差，cauchy(0，σ2)为满足柯西分布的随机变量，gauss(0，σ2)为满足高斯分布的随机变量，λ1、λ2为随迭代次数自适应调整的动态参数。
23、所述的改进的遗传算法的目标函数f可以根据需要自行设置，对于不同的目标函数f，都会产生一组与之对应的最佳尺寸配置。
24、本专利技术与现有技术相比的优点在于：
25、1、本专利技术针对遗传算法自身在优化过程中所存在的种群分布不均匀、容易陷入局部最优解等问题，基于三种改进策略提出了改进的遗传算法，在一定程度上提高了遗传算法的寻优能力和收敛速度；
26、2、本专利技术采用改进的遗传算法对质子交换膜燃料电池流道阴、阳极进、出口截面同时进行优化，使得优化不仅仅停留在“恒截面”优化的层面上，适应范围更宽，应用更加广泛；
27、3、本专利技术采用改进的遗传算法对质子交换膜燃料电池流道进行优化，可以根据不同的优化需要设置目标函数f，最终可以得到满足条件的精确的尺寸配置，优化过程更加精确、高效、全面。
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1.一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述单直流道PEMFC三维模型的计算区域包括阴极流道、阳极流道、气体扩散层、催化层以及质子交换膜。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述的单直流道PEMFC三维模型基于预设的初始条件和边界条件进行模拟计算，所述初始条件包括工作压力、温度、阴阳极化学计量比、GDL孔隙率、GDL导电率、GDL渗透率，所述边界条件包括阴极流道入口处氧气浓度和湿度、阳极流道入口处氢气的浓度和湿度。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述的单直流道PEMFC三维模型阴、阳极流道进、出口截面的尺寸参数设置为优化变量。
5.根据权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述的改进的遗传算法的限制条件为流道进、出口截面的面积相等。
<...【技术特征摘要】
1.一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述单直流道pemfc三维模型的计算区域包括阴极流道、阳极流道、气体扩散层、催化层以及质子交换膜。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述的单直流道pemfc三维模型基于预设的初始条件和边界条件进行模拟计算，所述初始条件包括工作压力、温度、阴阳极化学计量比、gdl孔隙率、gdl导电率、gdl渗透率，所述边界条件包括阴极流道入口处氧气浓度和湿度、阳极流道入口处氢气的浓度和湿度。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流道优化方法，其特征在于，所述的单直流道pemfc三维模型阴、阳极流道进、出口截面的尺寸参数设置为优化变量。
5.根据权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的质子交换膜燃料电池流...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁伟，李欣泽，张少鹏，柯育智，林镇河，刘子昂，王延刚，李康，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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