환경 고분자 전해질 막 연료 전지의 오리피스형 음극 유동장 설계의 다목적 최적화
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고분자 전해질 막 연료 전지의 오리피스형 음극 유동장 설계의 다목적 최적화
그래픽 초록
최적화는 전압(), 압력 강하 (), 그리고 전류 밀도 분포의 표준 편차()을 목적 함수로 사용하는데, 이는 고출력 PEM 연료전지에 사용되는 오리피스형 캐소드 유동장의 주요 요소입니다. 각 목적 함수를 기반으로 최적 설계점을 분석하고 PEM 연료전지 설계에 적용하여 고출력 및 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
소개
지구 온난화로 인한 이상 기후 현상, 예를 들어 북극과 남극의 빙하가 녹아 해수면 상승을 초래하는 현상은 인류에게 심각한 도전 과제를 안겨줍니다. 또한, 특정 지역의 극심한 가뭄과 폭우는 이러한 사회적, 경제적 어려움을 더욱 심화시킵니다. 이에 따라 전 세계적으로 환경 보존을 위한 정책과 연구 계획이 활발하게 추진되고 있습니다. 넷 제로 시나리오에 따르면,
수치 모델
본 연구에서는 다차원, 다중 스케일 3D 2상 PEM 연료 전지 모델을 활용하여 다양한 캐소드 유동장 구조의 영향을 정밀하게 조사했습니다. 다양한 선행 연구를 통해 개발된 이 모델은 캐소드 및 애노드 촉매층(CL), 미세다공성층(MPL), 기체 확산층(GDL), 기체 채널 등 단일 셀 내의 모든 주요 구성 요소를 포괄하는 다차원 수송 메커니즘과 전기화학적 현상을 정확하게 포착합니다.
대리 모델링 및 다중 목적 최적화
대리 모델(대리 모델, 메타 모델이라고도 함)은 제한된 입력으로부터 출력을 추론하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 회귀와 보간이라는 두 가지 주요 범주로 나뉩니다. MLP, 지원 벡터 회귀(SVR), 다항 반응 표면(PRS)과 같은 회귀 모델은 각 실험 데이터와 반드시 교차하지 않고도 추세를 근사하여 노이즈를 필터링하는 데 도움이 됩니다. 따라서 내재적인 무작위 오차가 있는 데이터셋에 적합합니다. 반대로, 보간 모델은
MLP 기반 대리 모델 예측 성능 평가
3장에서 자세히 설명한 바와 같이 최적화 문제를 공식화하고 MLP 기반 대리 모델을 구축한 후, 예측 성능을 평가했습니다. 본 연구에서 사용된 MLP는 다른 대리 모델에 비해 매우 비선형적인 데이터에 대해 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 그런 다음, 오차 분석을 통해 훈련된 MLP의 예측 성능을 평가했습니다. 그림 3에 도시된 바와 같이, 훈련 데이터 세트는 0.9713의 조정된 R 2 값과 4.0 mV의 RMSE를 얻었습니다. ,
결론
본 연구에서는 성능에 초점을 맞춰 오리피스 형태의 음극 유동장 설계의 다목적 최적화를 수행했습니다.), 압력 강하 (), 그리고 전류 밀도 분포의 균일성() 감소된 채널 영역을 결정하는 4가지 주요 설계 변수에 대한 목적 함수로서) 및 감소율. 대리 모델링에는 MLP 알고리즘을 적용했으며, 다목적 최적점을 찾기 위해 NSGA-II를 사용했습니다. , , 그리고 . MLP 기반 대리 모델은
CRediT 저자 기여 진술서
문상호: 시각화, 조사. 박유성: 집필 - 초안, 소프트웨어. 주현철: 지도, 개념화, 프로젝트 관리, 집필 - 검토 및 편집, 연구비 확보. 박로준: 집필 - 초안, 데이터 큐레이션, 형식 분석, 자료 수집. 최재유: 조사, 집필 - 초안. 임기성: 소프트웨어, 검증, 개념화, 방법론, 집필 - 초안
인용되지 않은 참고문헌
[37].
공개 성명서
저자들은 선언할 만한 이해관계가 없다고 보고했습니다.
자금 조달
본 연구는 한국산업기술평가관리원(KEIT)과 산업통상자원부(MOTIE)의 지원을 받아 수행되었습니다(제20012121호). Ansys Fluent 소프트웨어 사용에 대한 기술 지원을 제공해 주신 태성에스앤이(주)에 감사드립니다.
경쟁 이해관계 선언
☒ 저자들은 다음과 같은 잠재적 경합 이해관계로 간주될 수 있는 재정적 이해관계/개인적 관계를 명시합니다. 현철주는 한국산업기술평가관리원으로부터 재정 지원을 받았다고 보고합니다. 다른 저자가 있는 경우, 본 논문에 보고된 연구에 영향을 미쳤을 것으로 보이는 경합 재정적 이해관계나 개인적 관계가 없음을 명시합니다.
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