CN108493463A - 一种燃料电池元器件及其热布局方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种燃料电池元器件及其热布局方法。器件包括:阴极极板、膜电极、阳极极板、燃料储存腔、阴极板极、阳极板极;膜电极位于阴极极板和阳极极板之间;阴极发热丝嵌于阴极极板上,阳极发热丝嵌于阳极极板上。方法包括:确定要布局的燃料电池元器件数量及其尺寸、燃料电池元器件以外电子器件数量及其尺寸、电路板尺寸;建立适应度函数;对燃料电池元器件和其他电子器件所能布局的最优坐标进行初步判定;寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标;根据寻找到的最优坐标,在电路板上为燃料电池元器件和其他电子器件进行布局。本发明更好地适应针对燃料电池元器件的热布局。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池和集成电路热布局技术领域。具体是一种燃料电池元器件及其热布局优化方法。
背景技术
燃料电池是一种电化学的发电装置,通过电化学反应将燃料的化学能转化为电能。如今已有很多类型的燃料电池在研究开发,包括固体氧化物燃料电池(SOFC)、氢燃料电池(RFC)、甲醇燃料电池(DMFC)。相比传统干电池、铅蓄电池、锂电池,燃料电池具有能量密度高、清洁环保、无需等待充电等优点,且不受卡诺循环效应的限制,效率高。而且,不同类型的燃料电池各有不同的优点,比如:甲醇燃料电池使用甲醇作为燃料,具有燃料来源丰富、价格低廉、操作方便和易于小型化等优点;固体氧化物燃料电池能够在高温高压环境中稳定运行。由于这些突出的优点,燃料电池技术的研究与开发备受各国政府与公司的关注,被认为是21世纪首选的、洁净的、高效的发电技术。燃料电池的研究与开发,不仅有利于能源工业和电池工业的发展,而且必将推动电子工业、材料工业、医疗通讯等领域的技术进步,对提高资源利用率和解决环境污染问题等国家战略需求具有重要意义。
近年来,燃料电池技术发展迅速,各国政府加大对燃料电池的扶持和资助力度,资金投入不断加大,市场快速扩张。燃料电池的研究开发主要集中在固定电源、交通运输和便携式电源这三大类,虽然有人做了在印刷电路板上级联燃料电池极板构成电池组的尝试,但鲜有人涉足把燃料电池做成电子元器件而应用于集成电路中的研究。随着微电子机械系统(MEMS)不断地发展,燃料电池做得越来越精密和微小,很多研究机构积极投入到燃料电池微尺度的研究分析,不断提高燃料电池在微小时的性能。这使得燃料电池做成新型的电子元器件成为可能,并能应用在集成电路中实现为集成电路提供驱动和电源等功能,致使燃料电池在集成电路上的应用是未来燃料电池发展的重要方向。
与燃料电池类似,这些年来,集成电路和电子元器件也快速发展,一块印刷电路板(PCB)上集成的元器件越来越多。元器件工作时会在PCB板上产生热量,导致器件升温,各个元器件的温度会互相影响,进而影响整个电路板的性能,所以元器件的布局一直是很重要的问题。燃料电池的温度一直是影响燃料电池输出性能的重要因素,常温下燃料电池很难达到最佳工作温度,其布局对温度有一定的影响,不同的环境下需要确定对燃料电池采取升温布局还是降温布局。以DMFC应用在多器件电路板中为例,其最佳温度在40℃到85℃之间,常温下无法达到最佳工作温度,但应用于集成电路中,可利用集成电路中其他器件产生的余热,通过布局优化,使工作性能更佳。无论是在PCB板上级联极板的燃料电池,还是新型的燃料电池元器件,好的热布局都能够使他们发挥更好的效能,使燃料电池和整体电路运行得更顺畅、节能、持久。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供一种燃料电池元器件及其热布局方法。
本发明的技术方案如下:
一种燃料电池元器件,包括:阴极极板、膜电极、阳极极板、燃料储存腔、阴极板极、阳极板极;膜电极位于阴极极板和阳极极板之间;
还包括:阴极发热丝、阳极发热丝;阴极发热丝嵌于阴极极板上,阳极发热丝嵌于阳极极板上。
所述阴极发热丝与阴极极板镶嵌处用导热绝缘胶进行处理,阴极发热丝的一端连接在阴极板极上,另一端引出阴极发热丝引线,根据需要接在阳极板极上;阳极发热丝与阳极极板镶嵌处用导热绝缘胶进行处理,阳极发热丝的一端连接在阳极板极上,另一端引出阳极发热丝引线,根据需要接在阴极板极上。
本发明还提供一种燃料电池元器件的热布局方法,包括:
S1:确定要布局的燃料电池元器件数量及其尺寸、燃料电池元器件以外电子器件数量及其尺寸、电路板尺寸;
S2:将燃料电池元器件和其他电子器件作为两类粒子,共同构成粒子群,建立温度与坐标的函数关系,作为适应度函数,所述温度包括燃料电池元器件的温度和其他电子器件的温度;
S3:对燃料电池元器件和其他电子器件所能布局的最优坐标进行初步判定,分配布局区域,对燃料电池元器件和其他电子器件进行温度限制、边界限制;
S4:设定最大速度、惯性权重、收敛条件,并寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标;
S5:根据寻找到的最优坐标,在电路板上为燃料电池元器件和其他电子器件进行布局。
步骤S2中,具体包括如下步骤:
1)根据粒子群算法基本原理的更新速度方程和位置方程,不断更新每个粒子在t+1时刻的位置和速度;
2)对每个粒子的温度用适应度函数衡量;
3)把燃料电池元器件的总温度作为所需极值,极大值和极小值根据实际而定,并对电路板上所有器件的总温度进行监测。
步骤S3中,具体包括如下步骤:
1)在不同的应用中,根据实际先对燃料电池元器件的位置进行初步判定;
2)设定器件的温度限制条件、位置限定条件。
步骤S4中,具体包括如下步骤:
1)对代表燃料电池元器件的粒子和代表其他电子器件的粒子分别进行最大速度设定,对于超出最大速度的范围进行约束调整;
2)设置惯性权重;
3)在设定最高迭代次数的同时,增加相对误差的收敛条件,以减少计算时间;
4)采用粒子群算法寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标。
步骤4)包括:
首先,随机生成各个器件的位置和移动速度,判定其位置是否满足步骤S3中所述的几何限制和步骤S4所述的速度限制的要求:满足要求,便初始化为其最佳位置,并根据步骤S2所述的适应度函数计算每个器件的温度,否则重新生成各器件位置;
其次,根据步骤S3所述的温度限制条件,判定燃料电池元器件和其他电子器件的温度是否满足要求:满足要求,便初始化个体极值、局部极值与群体极值,否则重新生成各器件位置;
然后,根据步骤S2所述的粒子群算法基本原理及步骤S4所述的惯性权重w更新位置和速度,根据步骤S2所述的适应度函数计算每个器件的温度,再判定是否满足几何、速度、温度的限定:满足要求,则更新个体极值、局部极值与群体极值,否则调整器件的位置,重新计算并更新位置和速度;
最后,每次迭代后判定是否满足最高迭代次数,若满足,达到了最高迭代次数,则返回开始处重新生成位置,不满足则继续判定是否满足步骤S4所述的收敛条件要求:若不满足要求,则自加一继续迭代,若满足,则输出最终的结果,包括各个器件的位置、各器件温度、燃料电池总温度和所有器件总温度。
有益效果:
本发明提出燃料电池元器件这一概念,采用把发热丝镶嵌于极板上,把极板、板极和燃料电池整体设计成圆柱状的方式,满足温度自适应效果,使其工作在更佳工作点,亦方便其在集成电路板上应用。同时,采用粒子群优化算法与燃料电池温度结合的热布局方法,对燃料电池器件进行布局,并在惯性权重、最大速度、收敛条件方面对粒子群优化算法进行改进,更好地适应针对燃料电池元器件的热布局。
附图说明
图1是本发明具体实施方式中直接甲醇燃料电池的分解结构示意图;
图2是本发明具体实施方式中直接甲醇燃料电池的整体结构示意图;
其中:1——阴极极板;2——膜电极;3——阳极极板;4——燃料储存腔;5——阴极板极;6——阳极板极;7——阴极发热丝;8——阳极发热丝;9——阴极发热丝引线;10——阳极发热丝引线;
图3是本发明具体实施方式中热布局方法流程图;
图4是本发明具体实施方式中基于改进粒子群优化算法的燃料电池热布局方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明中的燃料电池器件的具体实施方式做详细说明。
本实施方式提供一种如图2所示的燃料电池元器件,整个结构为圆柱状,将阴极发热丝和阳极发热丝分别集成于阴极极板和阳极极板,阴极极板和阳极极板的接头采用细圆柱形,组成燃料电池新结构,燃料电池元器件便于在电路板上插拔,满足温度自适应,从而提高燃料电池器件的性能,整个燃料电池元器件做到电子级别的小尺寸。由多个上述燃料电池元器件串联或并联可组成一种燃料电池组。本发明还提供一种热布局方法处理燃料电池元器件在电路板上的位置分布,利用其他电子器件的余热,使燃料电池元器件和整个电路板获得更佳的温度,达到更优的性能。
如图1所示,该燃料电池元器件包括:阴极极板1、膜电极2、阳极极板3、燃料储存腔4、阴极板极5、阳极板极6、阴极发热丝7、阳极发热丝8。其中,膜电极2位于阴极极板1和阳极极板3之间;阴极发热丝7嵌于阴极极板1上,阴极发热丝7与阴极极板1镶嵌处用导热绝缘胶进行处理,阴极发热丝7的一端连接在阴极板极5上,另一端引出阴极发热丝引线9,根据需要接在阳极板极6上;阳极发热丝8嵌于阳极极板3上,阳极发热丝8与阳极极板3镶嵌处用导热绝缘胶进行处理,阳极发热丝8的一端连接在阳极板极6上,另一端引出阳极发热丝引线10,可在需要的时候接在阴极板极5上;阴极板极5和阳极板极6为细圆柱状,方便了在电路板上的焊接和插拔。
膜电极2主要由阳极扩散层、阳极催化层、质子交换膜、阴极催化层和阴极扩散层等部件组成;阴极发热丝7、阳极发热丝8可以采用镍铬合金、铁铬铝等材质。利用微细精密加工技术制作出燃料电池阴极极板1、阳极极板3结构模具,然后冲压不锈钢制成阴极极板1、阳极极板3,燃料电池整体形状设计为圆柱状,运用微细精密加工技术进行封装,保证阴极极板1、膜电极2、阳极极板3、燃料储存腔4连接紧密。
上述燃料电池元器件的热布局方法,如图3所示,包括:
S1:确定要布局的燃料电池元器件数量及其尺寸、燃料电池元器件以外电子器件数量及其尺寸、电路板尺寸。
S2:将燃料电池元器件和其他电子器件作为两类粒子,共同构成粒子群,建立温度与坐标的函数关系,作为适应度函数,所述温度包括燃料电池元器件的温度和其他电子器件的温度。
S3:对燃料电池元器件和其他电子器件所能布局的最优坐标进行初步判定,分配布局区域,对燃料电池元器件和其他电子器件进行温度限制、边界限制(几何限制)。
S4:设定最大速度(速度限制)、惯性权重、收敛条件,并寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标。
S5:根据寻找到的最优坐标,在电路板上为燃料电池元器件和其他电子器件进行布局。
进一步,在步骤S2中,具体包括如下步骤:
1)根据粒子群算法基本原理的更新速度方程和位置方程,不断更新每个粒子在t+1时刻的位置和速度;
代表燃料电池元器件的粒子m的速度更新公式为:
Vmt+1=wVmt+c1·r1(Pmt-Zmt)+c2·r2(Pgt-Zmt)
代表其他电子器件的粒子n的速度更新公式为:
Vnt+1=wVnt+c1·r1(Pnt-Znt)+c2·r2(Pgt-Znt)
粒子m的位移更新公式为:
Zmt+1=Zmt+Vmt+1
粒子n的位移更新公式为:
Znt+1=Znt+Vnt+1
其中,Vmt、Vmt+1分别为代表燃料电池元器件的粒子m在第t和t+1次迭代时的速度;w是权重,调整权重可改变粒子的搜索范围和搜索速度,采用惯性权重线性递减和周期调整相结合的策略,Vnt、Vnt+1为代表其他电子器件的粒子n在t和t+1时刻的速度;c1、c2为学习因子,一般取c1=c2=2,粒子m和粒子n的学习因子可不同,r1和r2为两个[0,1]区间的随机数;Pmt、Pnt分别为t时刻的粒子m和粒子n所经历的最优状态,Pgt为t时刻的粒子群所经历的最优状态,Zmt、Znt分别为粒子m和粒子n在t时刻的位置;t、t+1分别表示第t次和第t+1次迭代,Z既可以代表x坐标,又可以代表y轴坐标。
2)对每个粒子的温度用适应度函数衡量,具体公式如下:
其中,Ti是电路板上第i个器件的温度,M+N是电路板上燃料电池元器件和其他电子器件的总数,Zi(i=1,2,...,M+N)和Zj(j=1,2,...,M+N)分别是第i个器件的坐标和第j个器件的坐标;A0、Ai、Aj和Aij是适应度函数的系数,e是随机误差。
对于适应度函数中系数的确定:用多物理场耦合软件(COMSOL、ANSYS等)建立电子器件的温度仿真模型,记录多组各器件坐标与温度的数据;用函数绘图分析软件(Origin、SAS等)分析得到的数据,建立多元二次回归模型,确定器件温度与各器件位置坐标的关系,即得到适应度函数。
3)把燃料电池元器件的总温度作为所需极值,极大值和极小值根据实际而定,并对电路板上所有器件的总温度进行监测,并可根据实际情况进行限定。
所有燃料电池元器件的总温度:
电路板上所有器件的总温度:
其中,为燃料电池元器件的总温度,为所有器件总温度,M为燃料电池元器件总数,N为其他电子器件总数。
进一步,在步骤S3中,具体包括如下步骤:
1)在不同的应用中,可以根据实际先对燃料电池元器件的位置进行初步判定,规定范围,减少迭代次数,可更精确快速找到最优,比如:-L/4≤xm≤L/4,-W/4≤ym≤W/4,其中L、W分别为电路板的长和宽,xm、ym分别为代表燃料电池元器件的粒子横坐标和纵坐标的位置。
2)为了防止温度过高或过低、器件出界或重叠等问题,设定器件的温度限制条件、位置限定条件。温度限制:50℃=TLm≤Tm≤THm=70℃,TLn≤Tn≤THn,其中,TLm、THm和TLn、THn分别为限定的代表燃料电池元器件的粒子和代表其他电子器件的粒子的温度最小值、最大值;防出界和重叠的位置限制:|xi|<1/2(L-Li),|xi-xj|<1/2|Li-Lj|,其中,xi、xj分别为第i和j个器件的横坐标位置,Li,Lj为第i个器件的长度,纵坐标同理。
进一步,在步骤S4中,具体包括如下步骤:
1)对代表燃料电池元器件的粒子和代表其他电子器件的粒子分别进行最大速度设定,公式如下:
Vx=k·Li;Vy=k·Wi(0.1≤k≤1)
其中,Vx是器件速度横坐标分量的最大值,Vy是速度纵坐标分量的最大值,Li和Wi分别是器件的长和宽。
对于超出最大速度的范围进行约束调整如下:
Vmt+1=1/3·Vm;Vnt+1=1/2·Vn
其中,Vm、Vmt+1和Vn、Vnt+1分别是代表燃料电池元器件的粒子和代表其他电子器件的粒子更新前、后的速度值。
2)惯性权重w,是控制粒子运动速度的参考,是粒子群算法很重要的参数之一。结合线性递减和周期调整,采用一种新的设置惯性权重w的策略,使迭代初期算法具有较好的全局搜索能力,使迭代后期算法具有更好的局部寻优能力,其收敛精度明显优于将w设置为固定值时的效果,N为设置的最高迭代次数。惯性权重w如下:
3)在设定最高迭代次数的同时,增加相对误差e1、e2的收敛条件,以减少计算时间,收敛条件可依据实验数据的规律来确定。
e1=|(Tgbest-Tt+1)/Tt+1|≤δ1;e2=|(Tmbest-Tmt+1)/Tmt+1|≤δ2
其中,Tgbest是全局极值更新时的适应度函数值,Tt+1为迭代第t+1次时电路板上器件的总温度;Tmbest是全部代表燃料电池元器件的粒子的局部极值,Tmt+1为迭代第t+1时所有代表燃料电池元器件的粒子的总温度,δ1、δ2是误差收敛值,根据实际情况设定,比如:δ1=0.005,δ2=0.001。
4)基于设定的最大速度、惯性权重、收敛条件,采用粒子群算法寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标。具体步骤如图4所示:
首先,随机生成各个器件的位置和移动速度,判定其位置是否满足步骤S3中所述的几何限制和步骤S4所述的速度限制的要求。满足要求,便初始化为其最佳位置,并根据步骤S2所述的适应度函数计算每个器件的温度,否则重新生成各器件位置;
其次,根据步骤S3所述的温度限制条件,判定燃料电池元器件和其他电子器件的温度是否满足要求。满足要求,便初始化个体极值、局部极值与群体极值,否则重新生成各器件位置。
然后,根据步骤S2所述的粒子群算法基本原理及步骤S4所述的惯性权重w更新位置和速度,根据步骤S2所述的适应度函数计算每个器件的温度,再判定是否满足几何、速度、温度的限定:满足要求,则更新个体极值、局部极值与群体极值,否则调整器件的位置,重新计算并更新位置和速度。
最后,每次迭代后判定是否满足最高迭代次数,若满足,达到了最高迭代次数,则返回开始处重新生成位置,不满足则继续判定是否满足步骤S4所述的收敛条件要求:若不满足要求,则自加一继续迭代,若满足,则输出最终的结果,包括各个器件的位置、各器件温度、燃料电池总温度和所有器件总温度。
上述的燃料电池元器件热布局方法,亦适用于在PCB板上级联的燃料电池极板的布局。
上述实施方式只是对本发明的示例性说明而并不限定它的保护范围,本领域人员还可以对其进行局部改变,只要没有超出本发明实质,都视为对本发明的等同替换,都在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种燃料电池元器件,包括:阴极极板(1)、膜电极(2)、阳极极板(3)、燃料储存腔(4)、阴极板极(5)、阳极板极(6);膜电极(2)位于阴极极板(1)和阳极极板(3)之间;
其特征在于,还包括:阴极发热丝(7)、阳极发热丝(8);阴极发热丝(7)嵌于阴极极板(1)上,阳极发热丝(8)嵌于阳极极板(3)上。
2.根据权利要求1所述的燃料电池元器件,其特征在于,所述阴极发热丝(7)与阴极极板(1)镶嵌处用导热绝缘胶进行处理,阴极发热丝(7)的一端连接在阴极板极(5)上,另一端引出阴极发热丝引线(9),根据需要接在阳极板极(6)上;阳极发热丝(8)与阳极极板(3)镶嵌处用导热绝缘胶进行处理,阳极发热丝(8)的一端连接在阳极板极(6)上,另一端引出阳极发热丝引线(10),根据需要接在阴极板极(5)上。
3.权利要求1所述的燃料电池元器件的热布局方法,其特征在于,包括:
S1:确定要布局的燃料电池元器件数量及其尺寸、燃料电池元器件以外电子器件数量及其尺寸、电路板尺寸;
S2:将燃料电池元器件和其他电子器件作为两类粒子,共同构成粒子群,建立温度与坐标的函数关系,作为适应度函数,所述温度包括燃料电池元器件的温度和其他电子器件的温度;
S3:对燃料电池元器件和其他电子器件所能布局的最优坐标进行初步判定,分配布局区域,对燃料电池元器件和其他电子器件进行温度限制、边界限制;
S4:设定最大速度、惯性权重、收敛条件,并寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标;
S5:根据寻找到的最优坐标,在电路板上为燃料电池元器件和其他电子器件进行布局。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S2中,具体包括如下步骤:
1)根据粒子群算法基本原理的更新速度方程和位置方程,不断更新每个粒子在t+1时刻的位置和速度;
2)对每个粒子的温度用适应度函数衡量;
3)把燃料电池元器件的总温度作为所需极值,极大值和极小值根据实际而定,并对电路板上所有器件的总温度进行监测。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S3中,具体包括如下步骤:
1)在不同的应用中,根据实际先对燃料电池元器件的位置进行初步判定;
2)设定器件的温度限制条件、位置限定条件。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S4中,具体包括如下步骤:
1)对代表燃料电池元器件的粒子和代表其他电子器件的粒子分别进行最大速度设定,对于超出最大速度的范围进行约束调整;
2)设置惯性权重;
3)在设定最高迭代次数的同时,增加相对误差的收敛条件,以减少计算时间;
4)采用粒子群算法寻找能够使燃料电池元器件总温度最优的基础上所有电子器件的最优坐标。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤4)包括:
首先,随机生成各个器件的位置和移动速度,判定其位置是否满足步骤S3中所述的几何限制和步骤S4所述的速度限制的要求:满足要求,便初始化为其最佳位置,并根据步骤S2所述的适应度函数计算每个器件的温度,否则重新生成各器件位置;
其次,根据步骤S3所述的温度限制条件,判定燃料电池元器件和其他电子器件的温度是否满足要求:满足要求,便初始化个体极值、局部极值与群体极值,否则重新生成各器件位置;
然后,根据步骤S2所述的粒子群算法基本原理及步骤S4所述的惯性权重w更新位置和速度,根据步骤S2所述的适应度函数计算每个器件的温度,再判定是否满足几何、速度、温度的限定:满足要求,则更新个体极值、局部极值与群体极值,否则调整器件的位置,重新计算并更新位置和速度;
最后,每次迭代后判定是否满足最高迭代次数,若满足,达到了最高迭代次数,则返回开始处重新生成位置,不满足则继续判定是否满足步骤S4所述的收敛条件要求:若不满足要求,则自加一继续迭代,若满足,则输出最终的结果,包括各个器件的位置、各器件温度、燃料电池总温度和所有器件总温度。
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