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百人會論壇2020|屈治國:質子交換膜熱質輸送及其對性能的影響

2020-01-12 作者:諾一 來源:中國客車網

  2020年1月10-12日,以"把握形勢聚焦轉型引領創新"為主題,由中國電動汽車百人會精心策劃第六屆年度論壇--中國電動汽車百人會論壇(2020)在北京釣魚臺國賓館正式召開,會議繼續秉持"傳遞權威信息、廣泛展開討論、促進溝通合作"的目標,試圖幫助業界人士梳理分析產業形勢,探討及回應產業關切的問題,尋找今后3-5年產業調整的方向及路徑。

  論壇現場,由西安交通大學教授屈治國就質子交換膜熱質輸送及其對性能的影響發表了主題演講。

  以下為屈治國教授的演講實錄:

西安交通大學教授屈治國

  尊敬的各位領導、各位專家大家早上好,非常榮幸和各位分享一下我們的工作,我是來自西安交通大學熱流科學與工程教育部重點實驗室的屈治國。

  燃料電池大家很清楚,一個是移動的汽車用,第二是固定的發電裝置,我們主要工作主要針對水熱管理做性能仿真。目前設計從單電池到電堆到汽車的集成有些問題,主要是設計方面有一些設計工具的缺乏,一些定量精準的設計工具,我們做的事就是要解決設計好用好用多久的問題。我們要開發一些好的設計工具。第一個講一下燃料電池裝配壓力的影響,我們把電堆組裝時候會產生一些預緊力,通過螺栓連接起來,我們對這種產品,在6兆帕的時候,螺栓預緊以后擴散層出現了斷裂、變形等,這對傳質擴散有很大的影響。怎么建這樣的模型,我們把有限元力學軟件ABAQUS和ANSYS結合起來,比如我們以標準的蛇形流場為例,壓縮以后進入流道,擴散性和滲透率都發生了改變。不同的預緊力發生了形變,孔隙率發生了改變,導致了空間上嚴重的不均衡性,所以這個壓縮比隨著裝配增加而增加,形變必然對擴散性產生影響。壓縮以后流道的阻力就會增大,第二局部電流密度會發生改變,在這個位置電流密度大。從這里可以看到,1兆帕平均是最高的,所以有一個最優值,這就是兩種競爭的倒置管理,壓縮以后歐姆極化減少,正和負的相互作為,我們發現在1兆帕的時候,整體的凈功率是最高的。

  第二個內容,我們做一些性能開發。我們做了一個面向工程的設計軟件,1+1D模型,要想辦法從單電池以及到電堆,考慮不同單電池分布的不一致的影響。核心就是在垂直于質子傳遞方向有一個一維模型,核心是要對水狀態的判斷。在流道方向我們以氣體組分方程作為質子傳遞的邊緣條件,核心是水蒸氣模型的判斷,我們判斷含量的分布。我們要做一個軟件,輸入操作參數、結構參數和輸出,通過調研我們自己建立了數據庫,把所有文獻能看到的,包括毛細壓力、熱導率等不同材料做到數據庫里,我們做到軟件里,用這個預測孔隙率擴大的影響,變大有利于傳熱傳質性增強,但是歐姆極化電阻又增大,這又是此消彼漲的倒置關系,我們可以設置合理的孔隙率。到電堆層面,這幾年人工智能發展非常迅速,人工智能的方法在信息處理里有多種多樣的方法,對燃料電池多參數也是提供了可能,用的最多的是誤差反向的人工智能BPNN方法,有三層,輸入層、隱藏層和輸出層,可以建立一個系統,通過很多數據訓練,經過前期的輸入、誤差的反向傳遞進行偏差的調整,最后可以在小情況下獲得比較小的關系。有多種結構,這是我們推薦的結構,用傳統方法是很好的求解方法,經典的一維、二維、三維,人工智能的優點是建模簡單,求解快速,準確度高,缺點就是依賴于數據庫,應用性上可以做到快速性能預測。

  算法做好以后,首先就是要訓練,我們發現在燃料電池當試驗指標小的時候,樣本量小的時候,核心的權重,就是神經元的連接關系,依賴于樣本的數量大小,后來我們又引入了遺傳算法,自動進行優化,我用三重樣本數,引進以后學習訓練的不一致性變得非常好,在同等樣本數條件下,這種方法預測性能更好。結合這種方法,我們把遺傳算法做到軟件里,比如參數很多,包括陰極的氣壓和溫度等做出不同的參數,再做模塊的分析和電堆的水熱管理結合起來。

  我們做一個案例,模型誤差分析,通過這種方法學習,包括文獻里獲得,可以訓練到誤差精度小于0.1%。基于這樣的思想,我們把燃料電池的軟件和人工智能兩個結合起來,開發了一個軟件,這是軟件的開始界面。我們可以把結構參數都結合起來,操作參數結合起來,可以輸出它的性能,比如電池里的單電池的性能都可以輸出起來。這是一個案例,10個電池性能輸入參數,這是輸出參數,我們通過遺傳算法的學習,這是10個片,不一致性分布算出來,結果也可以全部輸出出來。通過這樣我們可以獲得10片的不一致性,還有敏感性分析,單工況不同電流密度下電壓的不一致性,電流密度增加時不一致更加明顯。多工況不一致性,不同工況輸出特性不同,使用神經網絡預測得到更多組工況電堆輸出,可覆蓋全工況條件,節省測試時間。敏感性比較結果:陰極計量比>陽極計量比>冷卻水量>陰極壓力>陽極壓力>氣體入口溫度。

  我的匯報就到這里,感謝各位專家。

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