CN114843555B - 一种燃料电池气体扩散层的仿真方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种燃料电池气体扩散层的仿真方法及系统,包括建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征所述气体扩散层的物质点的集合;获取虚拟边界层的边界条件参数;根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量;根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。本发明采用近场动力学的方法,以积分形式解决气体扩散层的压缩及压缩过程中碳纤维断裂这一非连续问题,能够高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,为燃料电池的性能优化提供助力,同时提高计算精度,有效减少工作量,鲁棒性好。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域,尤其涉及一种燃料电池气体扩散层的仿真方法及系统。
背景技术
质子交换膜燃料电池被认为是最具有前景的绿色能源装置,在这种装置中,气体扩散层具有至关重要的作用;而气体扩散层由导电的多孔材料组成,起到支撑催化层、收集电流、传导气体和排出水等多重作用,实现了反应气体和产物水在流场和催化层之间的再分配,是影响燃料电池性能的关键部件之一;为了保证燃料电池的性能,用于气体扩散层的材料不仅需要具备气体透过性和导电性,还需要具有耐酸性及高机械强度,一般使用碳纤维纸或碳纤维编织物。
在燃料电池堆装配过程,电堆两侧端板通常会被施加一定的预紧力以保证电堆的密封性及不同部件与结构之间的良好接触,然而这种预紧力会引起电池内部各部件结构的改变;相对应地,气体扩散层作为一种多孔介质,在压力的作用下会出现不同程度的压缩和局部碳纤维断裂;尤其在双极板脊的位置,由于压缩变形更加严重,导致气体扩散层的孔隙率降低,显著提高了“水淹”现象发生的可能性,严重影响电化学反应效率;而局部碳纤维断裂由于发生在双极板脊的附近,会严重影响电子的传输性能,降低燃料电池性能。若能够对该影响加以量化,则有助于实现对于压缩引起的电池性能变化的可靠预测。因此,准确模拟燃料电池膜电极装配过程中气体扩散层变形和碳纤维的断裂对于优化装配方式,改善电池性能具有重要的意义。
目前研究气体扩散层装配压缩的常规建模方法是有限元方法,该方法首先需要对气体扩散层多孔介质的几何微结构进行复杂的三维面重构和三维体重构,且在重构的过程中可能引入多种错误,为计算带来的额外负担;并且,有限元方法不仅存在模型建立过程繁琐,工作量大等问题,而且对网格依赖性太大;为了获得较高的精度,需要将网格划分的很密,构建起来十分困难,并且对计算机的性能也有很高的要求,同时在奇点处求解精度低,难以满足求解需要;而一般传统的连续固体模拟方法,若不引入复杂的材料破坏模型,则无法满足对这种包含材料局部破坏这种非连续问题的研究;当前缺乏能够直接对燃料电池装配过程中气体扩散层碳纤维断裂进行数值模拟的研究案例。
因此,需要一种燃料电池气体扩散层的仿真方法及系统,能够高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,为燃料电池的性能优化提供助力,同时提高计算精度,有效减少工作量,鲁棒性好。
发明内容
针对上述现有技术中存在的问题,本发明提供了一种燃料电池气体扩散层的仿真方法及系统,能够高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,为燃料电池的性能优化提供助力,同时提高计算精度,有效减少工作量,鲁棒性好。所述技术方案如下:
一方面,本发明提供了一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,包括:
建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征所述气体扩散层的物质点的集合;
获取虚拟边界层的边界条件参数;
根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量;
根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
进一步地,所述建立气体扩散层初始的三维几何模型包括:
断层扫描所述气体扩散层,得到所述气体扩散层的扫描数据;
对所述扫描数据进行重构处理,得到初始的所述三维几何模型。
进一步地,在所述建立气体扩散层初始的三维几何模型与所述获取虚拟边界层的边界条件参数之间,所述方法还包括:
初始化所有所述物质点的动力学状态;其中,所述动力学状态包括位移和速度;
设置所述物质点之间的领域关系参数,并将所述物质点之间键的状态初始化为1;其中,所述领域关系参数包括领域半径。
进一步地,所述边界条件参数包括所述虚拟边界层的厚度参数、位移参数、速度参数与外部荷载参数。
进一步地,在所述根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量之后,所述方法还包括:
根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度。
进一步地,所述根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度包括:
判断所述物质点的所述键的拉伸量是否大于等于预设阈值;
若是,则所述物质点的键的状态为0;
若否,则所述物质点的所述键的状态为1;其中,所述键的状态为0代表键断裂,所述键的状态为1代表键未断裂;
根据所述键的状态,计算所述物质点的断裂键占比;
根据各个所述物质点的所述断裂键占比,得到所述三维几何模型当前的所述碳纤维断裂程度。
进一步地,所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型包括:
根据所述键的拉伸量,计算所述物质点受到的近场作用力;
根据所述近场作用力与所述物质点的动力学状态,进行迭代计算并更新所述物质点当前的所述动力学状态;
根据当前的所述动力学状态,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
进一步地,在所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型之后,所述方法还包括:
根据更新后的所述三维几何模型,计算更新后的所述三维几何模型的孔隙率。
进一步地,在所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型之后,所述方法还包括:
判断更新后的所述三维几何模型的压缩比是否达到预设压缩比;
若是,则将更新后的所述三维几何模型输出;
若否,则返回执行所述根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量。
另一方面,本发明提供了一种燃料电池气体扩散层的仿真系统,包括:
模型建立模块,用于建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征为物质点的集合;
参数获取模块,用于获取虚拟边界层的边界条件参数;
模拟模块,用于根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量;
模型更新模块,用于根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
实施本发明,具有如下有益效果:
1、本发明采用近场动力学的方法,通过建立的燃料电池气体扩散层三维几何模型与施加的边界条件参数进行模拟,并根据得到的键的拉伸量更新三维几何模型,能够高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,有效减少工作量,为燃料电池的性能优化提供助力;同时,以积分形式解决气体扩散层的压缩及压缩过程中碳纤维断裂这一非连续问题,提高计算精度,鲁棒性好。
2、本发明对气体扩散层进行扫描以建立气体扩散层的三维几何模型,采用真实且各向异性的几何结构,能够进一步提升计算精度,保证更新后的三维几何模型的鲁棒性,也保证碳纤维断裂程度与孔隙率等特征参数计算结果的可靠性,对于燃料电池的设计与性能优化来说,可参考价值更高。
3、本发明的计算求解均是基于多个离散的物质点进行的,能够将断层扫描得到的单个像素点视为一个物质点,而无需将像素点结果转化为三维体文件,大大降低计算难度,减少运算量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例中所使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明的一个可能的实施方式中燃料电池气体扩散层的仿真方法的逻辑结构图;
图2为本发明的一个可能的实施例提供的一种初始的三维几何模型的建立方法的逻辑结构图;
图3为本发明实施例提供的一种三维几何模型初始化的逻辑结构图;
图4为本发明中虚拟边界层的区域示意图;
图5为本发明中近场动力学的理论示意图;
图6为本发明的一个可能的实施方式中碳纤维断裂程度的计算方法的逻辑结构图;
图7为本发明的一个可能的实施方式中三维几何模型的更新方法的逻辑结构图;
图8为本发明的另一个可能的实施方式中燃料电池气体扩散层的仿真方法的逻辑结构图;
图9为本发明的一个可能的实施方式中燃料电池气体扩散层的仿真系统的结构示意图;
图10为本发明模拟的气体扩散层中碳纤维的压缩示意图;
图11为本发明的一个可能的实施方式中气体扩散层的微观扫描图像与经过重构的三维几何模型示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例,因此不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便本发明的实施例能够以除了下述图示或下述描述以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本实施例针对现有技术中,通过有限元建模方法难于直接求解燃料电池中气体扩散层的材料损伤这一现状,提供了一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,通过近场动力学方法仿真燃料电池中的气体扩散层在装配过程中的压缩和碳纤维断裂现象,该燃料电池气体扩散层的仿真方法还能够应用于本发明实施例的燃料电池气体扩散层的仿真系统,并将该系统配置于控制器中,首先建立气体扩散层初始的三维几何模型,并将该三维几何模型表征为物质点的集合,之后获取虚拟边界层的边界条件参数,根据三维几何模型与边界条件参数,得到三维几何模型中物质点之间的键的拉伸量,最后根据键的拉伸量,更新三维几何模型,则如图10所示,更新后的三维几何模型能够反映出经过外部荷载或者经过压缩后的气体扩散层的状态,从而高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,为燃料电池的性能优化提供助力,而无需利用大量燃料电池的实物进行预测,大大减少工作量,也减少材料损耗与成本;更重要的是,该方法引入近场动力学进行求解,一方面扩展了近场动力学的应用范围,另一方面以积分形式解决气体扩散层的压缩及压缩过程中碳纤维断裂这一非连续问题,提高计算精度,鲁棒性好。
下面对本发明实施例的技术方案进行详细介绍,参考说明书附图1,该方法包括:
S101,建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征所述气体扩散层的物质点的集合。
其中,在建立模型时,首先获取气体扩散层这一实物材料的真实几何形貌,基于气体扩散层来建立初始的三维几何模型,以实现对气体扩散层多孔介质的真实准确模拟,可靠性高。
在本实施例中,采用扫描成像获取气体扩散层的真实几何形貌信息,以构建三维几何模型;而在本说明书的一个可能的实施方式中,扫描成像可以选择同步辐射X射线显微成像,也可以选择电镜扫描成像,本发明对此不做限定,根据不同的实际情况可以选择不同的扫描成像方式。
此处需要指出的是,物质点并不是一种实际存在的点,在研究一个物体的运动状态时,如果物体的形状和大小等因素对所研究问题的影响可以忽略不计,为使问题简化,就用一个有质量的点来代替物体,用来代替物体的有质量的点叫做物质点,是一种对实际物体的科学抽象;则在本实施例中,通过扫描成像获得的三维几何模型显示为多个像素点所构成的集合,可以将单个像素点视为一个物质点,使得后续求解计算步骤均基于多个离散的物质点进行,无需将扫描成像得到的像素点转化为三维体文件这样复杂的结构,即以一个抽象的点(物质点)代替传统呈现正方体等不同形状的三维体文件,从而大大降低计算难度,减少运算量,使得整体计算过程更加简单快捷。
S103,获取虚拟边界层的边界条件参数。
对于气体扩散层,其在装配过程中实际受到的预紧力来自燃料电池内部的结构,例如与气体扩散层相邻的催化层和双极板;则在该步骤中,如图4所示,本发明根据近场动力学、亦即气体扩散层内部各物质点受到的近场作用进行仿真,在三维几何模型R的区域之外引入虚拟边界层Rc,该虚拟边界层Rc基于外界对气体扩散层的预紧力确定,但该虚拟边界层Rc实际上并不存在,并不等同于或直接对应预紧力,而是体现气体扩散层受到预紧力时气体扩散层受到的近场作用,且边界条件参数用于描述该虚拟边界层Rc;当确定了外部施加于气体扩散层的预紧力时,虚拟边界层Rc也对应确定,则描述该虚拟边界层Rc的多种边界条件参数也确定,从而通过将虚拟边界层施加于三维几何模型,能够模拟预紧力施加于气体扩散层时,气体扩散层受到的近场作用。
S105,根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量。
本发明所采用的近场动力学方法是一种基于局部相互作用力的固体模拟方法,这一方法在表达物质内部相互作用时引入了非局部的思想,即假设空间中任一物质点与其周围空间一定半径范围内的其他物质点之间存在相互作用;由于该方法将传统连续固体运动的偏微分方程形式转变为积分形式,其从原理上摆脱了传统方法在非连续问题上的局限,即可以在不引入额外假设的情况下直接对多孔介质的变形和碳纤维的断裂展开数值模拟;则采用近场动力学方法对气体扩散层多孔介质在燃料电池装配过程中的变形模拟,能够计算压缩后多孔介质的孔隙率和碳纤维的损伤程度。
其中,键是近场动力学理论中引入的一种概念,表达了一定近场范围内两个物质点之间的关联性,也可以理解为在一定近场范围内两个物质点之间的相互作用,在本实施例中,该键可以通过两个物质点在几何上的相对位置向量体现;如图5所示,每个物质点都和其周围的δ半径范围内的领域H上的所有物质点具有键连接,以物质点xi为基准,xj为与该物质点相邻的、位于领域H内的另一个物质点,则两个物质点的初始相对位置矢量为ξ=xj-xi;当变形发生以后,这两个物质点分别移动,物质点xi的位移矢量为di,物质点xj的位移矢量为dj,相对位移矢量为η=dj-di,则变形后两个物质点之间的相对位置矢量为ξ+η;而键的拉伸量s代表键的变形情况,则
根据键的拉伸量,即可计算物质点受到的近场作用力、碳纤维断裂程度以及孔隙率。
S107,根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
更新时,根据键的拉伸量计算近场作用力,再根据近场作用力与物质点当前的动力学状态,代入去循环迭代,计算得到下一时刻物质点的动力学状态,即通过不断更新动力学状态(动力学状态即可反映三维几何模型的当前状态)实现三维几何模型的更新,高效准确,鲁棒性好。
具体地,在本说明书的一个可能的实施方式中,如说明书附图2所示,所述建立气体扩散层初始的三维几何模型,即S101步骤包括:
S202,断层扫描所述气体扩散层,得到所述气体扩散层的扫描数据。
S204,对所述扫描数据进行重构处理,得到初始的所述三维几何模型。
其中,首先断层扫描气体扩散层,得到气体扩散层的扫描数据,该扫描数据包括气体扩散层的多个二维断层扫描图形数据,如说明书附图11所示,然后将气体扩散层的扫描数据进行重构处理,亦即根据气体扩散层的多个二维断层扫描图像数据进行重构处理,得到与气体扩散层相对应的初始的三维几何模型;在本实施例中,重构处理可以选择为灰度值等重构算法。
而在本说明书的一个可能的实施方式中,在S202步骤与S204步骤之间,该方法还可以包括:
对气体扩散层的微观扫描图像进行预处理。
该预处理可以包括降噪与去阴影等处理方式,以使得微观扫描图像更加可靠,有利于提升三维几何模型仿真的精确性。
具体地,如说明书附图3所示,在所述建立气体扩散层初始的三维几何模型之后,以及在所述获取虚拟边界层的边界条件参数之前,即S101步骤与S103步骤之间,所述方法还包括:
S301,初始化所有所述物质点的动力学状态;其中,所述动力学状态包括位移和速度。
S303,设置所述物质点之间的领域关系参数,并将所述物质点之间键的状态初始化为1;其中,所述领域关系参数包括领域半径。
该S301~S303步骤是在设定边界条件参数之前,先将物质点的各种初始状态设定完成,以备后续更新三维几何模型;其中,在初始化物质点的动力学状态时,将物质点的位移与速度分别设定为初始位移与初始速度,例如,初始位移设定为0,初始速度也设定为0,代表在初始的三维几何模型中,所有物质点均是处于不受力也不移动的状态;而在后续更新过程中,这两种参数的改变即能够反映出三维几何模型在受到压缩时的动态变形情况,从而能够高效准确地实现三维几何模型的更新。
如图5所示,领域关系参数包括领域半径δ,即为S105步骤中的δ半径范围,而领域半径δ可以根据实际情况确定,在领域半径δ确定时,领域H的范围也能够唯一确定;对于键的状态,初始化为1时,代表初始状态下,物质点之间的键均连接完好,没有断裂。
具体地,边界条件参数包括虚拟边界层的厚度参数、位移参数、速度参数与外部荷载参数;如说明书附图4所示,厚度参数代表虚拟边界层Rc的厚度,取值与领域半径δ相同,即虚拟边界层Rc的厚度为δ,以保证施加的边界约束条件能够有效地传递至三维几何模型R。
对于位移参数,与固定位移边界条件相对应,表征厚度为δ的虚拟边界层Rc里的物质点始终处于零位移的状态,则
d(xs,t)=0,for xs∈Rc
其中,xs代表虚拟边界层中物质点的原始坐标,t代表时间,d(xs,t)代表在时间t内原始坐标为xs的物质点s的位移。
对于速度参数,与给定速度边界相对应,表征厚度为δ的虚拟边界层Rc里的物质点始终满足如下运动公式
us(xs,t)=Us,for xs∈Rc
d(xs,t)=∫0 tUsdt′
其中,us代表物质点s实际的速度,Us代表外界给定的边界速度,t′代表时间变量,其取值范围在0~t之间。
对于施加了外部荷载的气体扩散层边界,对应于外部荷载参数,在本实施例中,外部荷载参数表征外部荷载作为体积力密度施加于厚度为Δ的虚拟材料层Rl,而虚拟材料层Rl可以看做是另一种虚拟边界层,其厚度Δ与领域半径δ相同。
具体地,在本说明书的一个可能的实施方式中,如说明书附图7所示,S107步骤,即所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型包括:
S701,根据所述键的拉伸量,计算所述物质点受到的近场作用力。
键的拉伸量代表键的变形情况,即近场作用力本质上还是根据两个物质点之间的相对位置来计算的,该物质点受到的近场作用力的计算公式为
其中,c代表固体微模量,其取值为一常数;sij实际上为键的相对拉伸量,属于相对值;而矢量n表示键力的单位方向。
S703,根据所述近场作用力与所述物质点的动力学状态,进行迭代计算并更新所述物质点当前的所述动力学状态。
S705根据当前的所述动力学状态,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
迭代计算过程根据当前的动力学状态,以及与当前的动力学状态相对应的近场作用力,更新物质点的动力学状态,即更新物质点的位移和速度,其中,速度的更新公式为
其中,表示经过更新后的、下一时刻的物质点的速度,/>表示更新之前、当前时刻的物质点的速度,ρs代表物质点的密度。
可见,物质点速度的更新根据当前三维几何模型中物质点的速度、领域半径、当前时间、物质点的密度与近场作用力进行,而近场作用力能够根据键的拉伸量计算得到,则在得到键的拉伸量后,即可实现循环迭代更新;在本说明书的一个可能的实施方式中,以初始状态之后的时刻为例,则此时代表初始速度为零,则更新后的速度为设为/>则之后可以将/>当做是下一轮计算中的/>去计算/>以此类推,实现迭代更新。
而物质点的位移按照如下公式进行更新:
其中,dt+Δt表示经过更新后的、下一时刻的物质点的位移,dt表示更新之前、当前时刻的物质点的位移。
在本说明书的一个可能的实施方式中,以初始状态之后的时刻为例,则此时dt=0,代表初始位移为零,则更新后的位移为设为/>则之后可以将当做是下一轮计算中的dt去计算dt+Δt,以此类推,实现迭代更新。
而三维几何模型的变形主要体现在各个物质点位移的变化上,在得到更新后的速度与位移之后,将所有物质点的这两个动力学状态均赋予到三维几何模型中,即可得到所有物质点更新后的位置,也就是说,可以认为得到了更新后的三维几何模型,代表经过压缩后的气体扩散层,实时性与可靠性好。
具体地,如说明书附图8所示,在所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型之后,即在S107步骤之后,所述方法还包括:
S802,判断更新后的所述三维几何模型的压缩比是否达到预设压缩比。
S804,若是,则将更新后的所述三维几何模型输出。
对于气体扩散层,在装配时,外界的预紧力是持续作用的,直至燃料电池装配完成;则对于三维几何模型,也存在预设压缩比,当更新后的三维几何模型实时的压缩比达到预设压缩比时,视为三维几何模型完成了装配,此时不需要再继续施加边界条件,可以直接将更新后的三维几何模型输出,作为一种装配方式下预测的压缩后的气体扩散层,即输出的三维几何模型对应于预测的压缩后的气体扩散层,则通过对该三维几何模型相关特征参数进行分析和研究,能够为相同装配方式下的燃料电池提供有用建议;并且,通过对不同装配方式下的燃料电池均执行相同的模型建立与更新步骤,能够得到不同装配方式下的多个三维几何模型,高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,参考价值更高,能够为燃料电池的设计与性能优化提供助力。
若否,则返回执行所述根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量,即返回S105步骤,模拟将边界条件持续施加于三维几何模型的步骤,直至压缩比达到预设压缩比;而此处的预设压缩比为预先设定好的,根据实际模拟需求进行设定,可以选择为一个具体的数值,也可以选择为数值范围,本发明对此不作具体限定。
在气体扩散层仿真过程中,即可利用更新后的三维几何模型进行求解,以得到碳纤维断裂程度与孔隙率情况,模拟气体扩散层的多孔介质在装配过程中受力产生的动态变形与材料损伤。
具体地,在本说明书的一个可能的实施方式中,在所述根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量之后,即S105步骤之后,所述方法还包括:
根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度。
具体地,如说明书附图6所示,所述根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度包括:
S602,判断所述物质点的所述键的拉伸量是否大于等于预设阈值。
S604,若是,则所述物质点的键的状态为0。
S606,若否,则所述物质点的所述键的状态为1。
其中,预设阈值sc为预先根据实际情况设定好的,代表键断裂状态与未断裂状态之间的临界值;若键的拉伸量sij≥sc,则代表该物质点的键断裂,键的状态表示为0;若键的拉伸量sij<sc,则代表该物质点的键未断裂,键的状态表示为1,与键的状态初始值相同。
S608,根据所述键的状态,计算所述物质点的断裂键占比。
在该步骤中,计算对象是单个物质点,则单个物质点的断裂键占比计算公式为
其中,σ表示该物质点的断裂键占比;Hx代表该物质点的领域;表示键的状态,仅有0和1两种取值;Vx′表示该物质点的当前领域内对物质点进行积分所得的物质点的体积,x表示领域内的物质点,x′表示物质点变量,其取值范围在领域范围之内。
通过该公式,能够计算得到单个物质点与周围领域范围内所有物质点之间的键中,断裂键占所有键的总占比;当αi=0时,代表物质点i与周围物质点的所有键都没有断裂;当0<αi<1时,代表物质点i与周围物质点的部分键出现断裂;当αi=1时,代表物质点i与周围物质点的所有键都已经断裂。
S610,根据各个所述物质点的所述断裂键占比,得到所述三维几何模型当前的所述碳纤维断裂程度。
气体扩散层总的破坏量是各个物质点的局部损伤的总和,则基于仿真该气体扩散层的三维几何模型,将S608步骤中计算得到的各个物质点的断裂键占比相加,即可得到所有物质点总的碳纤维断裂程度,即
Atotal=∑αi(x,t)
其中,Atotal即为碳纤维断裂程度。
具体地,在所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型之后,所述方法还包括:
根据更新后的所述三维几何模型,计算更新后的所述三维几何模型的孔隙率。
在该步骤中,三维几何模型更新后,其模型所显示的体积也会随之呈现压缩后的状态,则可以获取模型压缩后的体积,以计算当前状态下模型所对应的多孔介质中孔隙占压缩后总体积的孔隙率,以备后续分析利用;此外,孔隙率的计算可以选择在S802步骤之前,也可以选择在S804步骤输出三维几何模型之后,为了得到更全面的三维几何模型的数据,在压缩过程中也可以实时根据变化着的三维几何模型计算孔隙率,从而得到一条随时间(或者三维几何模型的体积)变化的孔隙率曲线,体现了气体扩散层在压缩过程中随时间变化的孔隙率曲线,在后续燃料电池的分析研究中能够提供更加直观也更加全面的参考素材,满足燃料电池研究的多种不同需求。
通过上述实施例可知,本发明实施例中的燃料电池气体扩散层的仿真方法具有以下有益效果:
1、本发明采用近场动力学的方法,通过建立的燃料电池气体扩散层三维几何模型与施加的边界条件参数进行模拟,并根据得到的键的拉伸量更新三维几何模型,能够高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,有效减少工作量,为燃料电池的性能优化提供助力;同时,以积分形式解决气体扩散层的压缩及压缩过程中碳纤维断裂这一非连续问题,提高计算精度,鲁棒性好。
2、本发明对气体扩散层进行扫描以建立气体扩散层的三维几何模型,采用真实且各向异性的几何结构,能够进一步提升计算精度,保证更新后的三维几何模型的鲁棒性,也保证碳纤维断裂程度与孔隙率等特征参数计算结果的可靠性,对于燃料电池的设计与性能优化来说,可参考价值更高。
3、本发明的计算求解均是基于多个离散的物质点进行的,能够将断层扫描得到的单个像素点视为一个物质点,而无需将像素点结果转化为三维体文件,大大降低计算难度,减少运算量。
与上述本实施例提供的燃料电池气体扩散层的仿真方法相对应,本发明实施例还提供一种燃料电池气体扩散层的仿真系统,由于本发明实施例提供的燃料电池气体扩散层的仿真系统与上述几种实施方式提供的燃料电池气体扩散层的仿真方法相对应,因此前述燃料电池气体扩散层的仿真方法的实施方式也适用于本实施例提供的燃料电池气体扩散层的仿真系统,在本实施例中不再详细描述。
本发明实施例提供的燃料电池气体扩散层的仿真系统能够实现上述方法实施例中的燃料电池气体扩散层的仿真方法,如说明书附图9所示,该系统可以包括:
模型建立模块910,用于建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征为物质点的集合;
参数获取模块920,用于获取虚拟边界层的边界条件参数;
模拟模块930,用于根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量;
模型更新模块940,用于根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
在本说明书的一个可能的实施方式中,该模型建立模块910还可以包括:
扫描模块,用于断层扫描所述气体扩散层,得到所述气体扩散层的多个扫描数据;
重构模块,用于对所述扫描数据进行重构处理,得到初始的所述三维几何模型。
在本说明书的另一个可能的实施方式中,该系统还可以包括:
碳纤维断裂程度计算模块,用于根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度。
需要说明的是,上述实施例提供的系统,在实现其功能时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的系统与方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本发明实施例的燃料电池气体扩散层的仿真系统首先建立并导入能够反映气体扩散层真实几何形貌的三维几何模型,之后使用近场动力学来模拟燃料电池气体扩散层在装配过程中受到压力所产生的压缩变形和材料损伤,最后求解得到相应的装配过后气体扩散层的孔隙率和碳纤维断裂情况,计算精度高,鲁棒性好,能够高效准确地模拟不同的装配方式对气体扩散层的影响,有效减少工作量,为燃料电池的性能优化提供助力。
本发明实施例还提供一种电子设备,包括以上所述的燃料电池气体扩散层的仿真系统,集成于电子设备的控制器中,控制器中可以包括处理器和存储器,存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序,所述至少一条指令或者所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述的燃料电池气体扩散层的仿真方法。
其中,处理器(或称CPU(Central Processing Unit,中央处理器))为燃料电池气体扩散层的仿真系统的核心部件,其功能主要是解释存储器指令以及处理各个模块所反馈的数据;处理器的结构大致分为运算逻辑部件与寄存器部件等,运算逻辑部件主要进行相关的逻辑计算(如移位操作、逻辑操作、定点或浮点算术运算操作与地址运算等),寄存器部件则用于暂存指令、数据与地址。
存储器为记忆设备,可用于存储软件程序以及模块,处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据所述装置的使用所创建的数据等;相应地,存储器还可以包括存储器控制器,以提供处理器对存储器的访问。
本发明实施例还提供一种存储介质,该存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序,所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现以上所述的燃料电池气体扩散层的仿真方法;可选地,该存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器;此外,该存储介质可以包括但不限于随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、U盘、移动硬盘、磁盘存储器件、闪存器件、其他易失性固态存储器件等各种可以存储程序代码的存储介质。
需要说明的是,上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所描述的仅为本发明的一些实施例而已,并不用于限制本发明,本行业的技术人员应当了解,本发明还会有各种变化和改进,任何依照本发明所做的修改、等同替换和改进都落入本发明所要求的保护的范围内。
Claims (8)
1.一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,包括:
建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征所述气体扩散层的物质点的集合;
获取虚拟边界层的边界条件参数,所述边界条件参数包括所述虚拟边界层的厚度参数、位移参数、速度参数与外部荷载参数;
根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量;
根据所述键的拉伸量,计算所述物质点受到的近场作用力,根据所述近场作用力与所述物质点的动力学状态,进行迭代计算并更新所述物质点当前的所述动力学状态,根据当前的所述动力学状态,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型。
2.根据权利要求1所述的一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,所述建立气体扩散层初始的三维几何模型包括:
断层扫描所述气体扩散层,得到所述气体扩散层的扫描数据;
对所述扫描数据进行重构处理,得到初始的所述三维几何模型。
3.根据权利要求1所述的一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,在所述建立气体扩散层初始的三维几何模型与所述获取虚拟边界层的边界条件参数之间,所述方法还包括:
初始化所有所述物质点的动力学状态;其中,所述动力学状态包括位移和速度;
设置所述物质点之间的领域关系参数,并将所述物质点之间键的状态初始化为1;其中,所述领域关系参数包括领域半径。
4.根据权利要求1所述的一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,在所述根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量之后,所述方法还包括:
根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度。
5.根据权利要求4所述的一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,所述根据所述键的拉伸量,计算所述三维几何模型当前的碳纤维断裂程度包括:
判断所述物质点的所述键的拉伸量是否大于等于预设阈值;
若是,则所述物质点的键的状态为0;
若否,则所述物质点的所述键的状态为1;其中,所述键的状态为0代表键断裂,所述键的状态为1代表键未断裂;
根据所述键的状态,计算所述物质点的断裂键占比;
根据各个所述物质点的所述断裂键占比,得到所述三维几何模型当前的所述碳纤维断裂程度。
6.根据权利要求1所述的一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,在所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型之后,所述方法还包括:
根据更新后的所述三维几何模型,计算更新后的所述三维几何模型的孔隙率。
7.根据权利要求1所述的一种燃料电池气体扩散层的仿真方法,其特征在于,在所述根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,得到更新后的所述三维几何模型之后,所述方法还包括:
判断更新后的所述三维几何模型的压缩比是否达到预设压缩比;
若是,则将更新后的所述三维几何模型输出;
若否,则返回执行所述根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量。
8.一种燃料电池气体扩散层的仿真系统,其特征在于,包括:
模型建立模块,用于建立气体扩散层初始的三维几何模型;其中,所述三维几何模型表征为物质点的集合;
参数获取模块,用于获取虚拟边界层的边界条件参数,所述边界条件参数包括所述虚拟边界层的厚度参数、位移参数、速度参数与外部荷载参数;
模拟模块,用于根据所述三维几何模型与所述边界条件参数,得到所述三维几何模型中所述物质点之间键的拉伸量;
模型更新模块,用于根据所述键的拉伸量,更新所述三维几何模型,计算所述物质点受到的近场作用力,根据所述近场作用力与所述物质点的动力学状态,进行迭代计算并更新所述物质点当前的所述动力学状态,根据当前的所述动力学状态,得到更新后的所述三维几何模型。
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CN116070513A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-05-05 | 南京友一智能科技有限公司 | 一种气体扩散层装配压缩性能预测方法 |
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009245874A (ja) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Mizuho Information & Research Institute Inc | シミュレーション装置、シミュレーション方法及びシミュレーションプログラム |
JP2016167391A (ja) * | 2015-03-10 | 2016-09-15 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 燃料電池のシミュレーション方法及びシミュレーション装置 |
CN106960970A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-18 | 天津大学 | 质子交换膜燃料电池内部水分布预测方法 |
JP2017130306A (ja) * | 2016-01-19 | 2017-07-27 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 燃料電池のシミュレーション方法 |
CN114050294A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-15 | 西安交通大学 | 基于OpenFOAM平台质子交换膜氢燃料电池瞬态工况数值模拟方法 |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP2016167391A (ja) * | 2015-03-10 | 2016-09-15 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 燃料電池のシミュレーション方法及びシミュレーション装置 |
JP2017130306A (ja) * | 2016-01-19 | 2017-07-27 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 燃料電池のシミュレーション方法 |
CN106960970A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-18 | 天津大学 | 质子交换膜燃料电池内部水分布预测方法 |
CN114050294A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-15 | 西安交通大学 | 基于OpenFOAM平台质子交换膜氢燃料电池瞬态工况数值模拟方法 |
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CN114117812A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-01 | 浙江海洋大学 | 一种基于模型仿真的燃料电池固有频率优化方法与系统 |
Non-Patent Citations (1)
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