CN117543048B - 一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统 - Google Patents
一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117543048B CN117543048B CN202410013169.4A CN202410013169A CN117543048B CN 117543048 B CN117543048 B CN 117543048B CN 202410013169 A CN202410013169 A CN 202410013169A CN 117543048 B CN117543048 B CN 117543048B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- flow field
- density
- current density
- cell
- sensitivity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000000446 fuel Substances 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 239000012528 membrane Substances 0.000 title claims abstract description 25
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 73
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 72
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims abstract description 44
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 47
- 230000003197 catalytic effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 14
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 14
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 230000009191 jumping Effects 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 5
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 3
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000000376 reactant Substances 0.000 description 3
- 239000011343 solid material Substances 0.000 description 3
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- WYTGDNHDOZPMIW-RCBQFDQVSA-N alstonine Natural products C1=CC2=C3C=CC=CC3=NC2=C2N1C[C@H]1[C@H](C)OC=C(C(=O)OC)[C@H]1C2 WYTGDNHDOZPMIW-RCBQFDQVSA-N 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- -1 hydrogen ions Chemical class 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04305—Modeling, demonstration models of fuel cells, e.g. for training purposes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/02—Details
- H01M8/0202—Collectors; Separators, e.g. bipolar separators; Interconnectors
- H01M8/0258—Collectors; Separators, e.g. bipolar separators; Interconnectors characterised by the configuration of channels, e.g. by the flow field of the reactant or coolant
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Fuel Cell (AREA)
Abstract
本发明公开了一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统，本发明方法包括选择一种阴极流场结构作为初始解，对阴极流场结构进行单元划分并建立通过以1和0来区分表示单元为固体区域和流体区域的单元密度矩阵，利用流体仿真软件对单元密度矩阵所代表的流场结构进行仿真求解计算燃料电池模型的电流密度场、压力场，根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度迭代更新单元密度矩阵直至平均电流密度满足预设的约束条件；然后通过手动优化单元密度矩阵以消除不连通或者局部聚集的问题直至平均电流密度和流场压降满足预设的约束条件。本发明旨在提高燃料电池的功率密度、减小燃料电池双极板的质量、降低燃料电池阴极进出口的压降。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池的设计技术领域，具体涉及一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统。
背景技术
质子交换膜燃料电池（PEMFC）是一种利用氢气和氧气发生化学反应释放电能的装置，由依次相连的阳极（包括双极板、气体扩散层和催化层）、质子交换膜、阴极（包括催化层、气体扩散层和双极板）构成，空气通过阴极的流场进入气体扩散层并扩散进入催化层发生反应，所以阴极流场的结构直接影响了氧气的扩散行为，合理的阴极流场结构不仅可以降低气体的流阻，还能加强氧气向气体扩散层的传质效率。在燃料电池双极板阴极流道设计方面，传统的设计方法主要依靠人工经验获取的灵感对流场的结构进行优化，这种方式难以获得突破性的阴极流场结构；此外，现有的拓扑优化算法大都基于力学问题，在面对燃料电池这种具有复杂的多物理场优化问题时，传统的拓扑优化算法仍然面临着目标函数灵敏度难以计算，模型求解计算量大，稳定性差等问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统，本发明旨在提高燃料电池的功率密度、减小燃料电池双极板的质量，以及降低阴极流场进出口的压降。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法，包括：
S101，选择一种阴极流场结构作为初始解，将流场结构划分为个单元，并通过以1和0来区分表示单元为固体区域和流体区域来建立大小为/>的初始的单元密度矩阵；
S102，将初始的单元密度矩阵转换为流体仿真软件可识别的脚本并导入流体仿真软件中，以更新燃料电池模型中的阴极流场结构；
S103，通过流体仿真软件求解燃料电池模型的电流密度场、压力场并计算平均电流密度；
S104，判断平均电流密度满足约束条件或迭代次数大于预设最大值是否成立，若成立则跳转步骤S108；否则，跳转步骤S105；
S105，根据流体仿真软件求解燃料电池模型得到的电流密度场、压力场结果计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度；
S106，根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以获得更新后的单元密度矩阵；
S107，根据更新后的单元密度矩阵更新燃料电池模型中的阴极流场结构，跳转步骤S103；
S108，判断最后一次得到的更新后的单元密度矩阵是否出现不连通或者局部聚集，若出现不连通或者局部聚集则对最后一次得到的更新后的单元密度矩阵进行手动优化直至相邻两次燃料电池模型的平均电流密度和流场压降的加权目标函数变化小于预设最小值，并在所有的迭代的加权目标函数中选择最小的加权目标函数所对应的单元密度矩阵作为手动优化后的最佳单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构；否则，直接根据最后一次得到的更新后的单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构。
可选地，步骤S103中平均电流密度的计算函数表达式为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为有效面积，/>为体交换电流密度，/>为单元体积。
可选地，步骤S104中的约束条件为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为电流密度目标值。
可选地，步骤S105中计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度的函数表达式为：
，
，
，
上式中，为第i个单元的压力灵敏度，/>为压力系数，/>为第i个单元下方气体扩散层压力，/>为第i个单元的电流密度灵敏度，/>为电流密度系数，/>为第i个单元下方催化层的电流密度，/>为初始的阴极流场结构中各单元下方催化层的平均电流密度，为第i个单元的比例灵敏度，/>、/>为惩罚系数，/>表示催化层，/>表示气体扩散层，/>表示流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，且有：
，
上式中，表示上一次迭代得到的流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，/>为单元密度变化率，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小，/>为流场最大压力降，/>为流场压力降目标值，/>，。
可选地，步骤S106中根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以获得更新后的单元密度矩阵包括：
S201，针对各个单元，分别根据下式分别计算更新后的密度：
，
上式中，为更新后的第i个单元的密度，/>为第j个单元的压力灵敏度，/>为第j个单元的电流密度灵敏度，/>为第j个单元的比例灵敏度，/>为第i个单元和第j个单元的正则化参数，且有：
，
上式中，为预设的半径，/>表示第i个单元和第j个单元的中心距离；
S202，分别针对各个单元的更新后的密度根据下式取整，得到最终更新后的具有物理意义的单元密度：
，
上式中，为第i个单元的最终更新后的密度，且所有单元的最终更新后的密度构成了更新后的单元密度矩阵，/>为向上取整，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小。
可选地，步骤S108中的不连通是指流场的出入口之间至多存在0条由若干密度为0的单元首尾连接构成的流道，局部聚集是指流场中除拐角以外的地方密度为1的单元在与流体流动垂直的方向上一次性连接的数目超过2个。
可选地，步骤S108包括：
S301，判断最后一次得到的更新后的单元密度矩阵是否出现不连通或者局部聚集，若出现不连通或者局部聚集，则初始化迭代次数k，跳转步骤S302；否则，直接根据最后一次得到的更新后的单元密度矩阵还原出最终得到的最优的阴极流场结构，结束并退出；
S302，针对优化后的阴极流场结构调整部分单元的密度，得到调整后的单元密度矩阵；
S303，将调整后的单元密度矩阵转换为流体仿真软件可识别的脚本并导入流体仿真软件中，以更新燃料电池模型中的阴极流场结构；
S304，通过流体仿真软件求解燃料电池模型并计算流场最大压力降和平均电流密度；
S305，根据流场最大压力降和平均电流密度计算第k次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk：
，
上式中，和/>为权重系数，/>为流场最大压力降，/>为平均电流密度；
S306，判断第k次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk和第k-1次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk-1的变化量小于预设最小值是否成立，若成立则在所有的迭代的目标函数中选择最小的目标函数所对应的单元密度矩阵作为手动优化后的最佳单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构，结束并退出；否则，将迭代次数k加1，跳转步骤S302继续手动优化。
可选地，所述流场最大压力降的计算函数表达式为：
，
上式中，为流场最大压力降，/>和/>分别为流场中各个单元的最大压力和最小压力，所述平均电流密度的计算函数表达式为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为有效面积，/>为体交换电流密度，/>为单元体积。
此外，本发明还提供一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计系统，包括相互连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行所述质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法。
和现有技术相比，本发明主要具有下述优点：
1、传统的流场优化设计完全依赖于设计者的经验，而本发明质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法利用平均电流密度满足约束条件或迭代次数大于预设最大值作为迭代的结束条件，利用根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以迭代更新单元密度矩阵，结合对流场不连通或者局部聚集区域的手工优化三个关键手段，减少了人为的影响，能够提高燃料电池的功率密度、减小燃料电池双极板的质量、降低燃料电池阴极进出口的压降。
2、本发明不依赖于具体的初始的阴极流场结构，可对三种传统流场（平行流场、蛇形流场、点阵流场）及其他流场进行优化，对初始的阴极流场结构的兼容性好，设计灵活性高。
附图说明
图1为本发明实施例方法的基本流程示意图。
图2为本发明实施例中可选择的三种初始的阴极流场结构。
图3为本发明实施例中选择的初始的阴极流场结构。
图4为本发明实施例中流场结构划分的单元示意图。
图5为本发明实施例中初始的单元密度矩阵。
图6为本发明实施例中优化所得的阴极流场结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法包括：
S101，选择一种阴极流场结构作为初始解，将流场结构划分为个单元，并通过以1和0来区分表示单元为固体区域和流体区域来建立大小为/>的初始的单元密度矩阵；
S102，将初始的单元密度矩阵转换为流体仿真软件可识别的脚本并导入流体仿真软件中，以更新燃料电池模型中的阴极流场结构；
S103，通过流体仿真软件求解燃料电池模型的电流密度场、压力场并计算平均电流密度；
S104，判断平均电流密度满足约束条件或迭代次数大于预设最大值是否成立，若成立则跳转步骤S108；否则，跳转步骤S105；
S105，根据流体仿真软件求解燃料电池模型得到的电流密度场、压力场结果计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度；
S106，根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以获得更新后的单元密度矩阵；
S107，根据更新后的单元密度矩阵更新燃料电池模型中的阴极流场结构，跳转步骤S103；
S108，判断最后一次得到的更新后的单元密度矩阵是否出现不连通或者局部聚集，若出现不连通或者局部聚集则对最后一次得到的更新后的单元密度矩阵进行手动优化直至相邻两次燃料电池模型的平均电流密度和流场压降的加权目标函数变化小于预设最小值，并在所有的迭代的加权目标函数中选择最小的加权目标函数所对应的单元密度矩阵作为手动优化后的最佳单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构；否则，直接根据最后一次得到的更新后的单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构。
步骤S101中初始的阴极流场结构可根据需要采用平行流场、蛇形流场或点阵流场。如图2中的（a）所示，平行流场是指流场区域中设有多条平行的固体区域、将流体区域分隔为多个并行的通道。如图2中的（b）所示，蛇形流场是指流场区域中设有多条交错布置的平行的固体区域、将流体区域分隔为蛇形。如图2中的（c）所示，点阵流场是指流场区域中设有呈阵列状布置的多个方形固体区域、将流体区域分隔为网格状。图3为蛇形流场结构示意图，其中a为固体区域，b为流体区域，本实施例中将初始流场结构划分为个单元，如图4所示，图4中的数字1～81分别为第1～81个单元的编号，其中第81个单元为空气入口的位置，第1个单元为空气出口的位置。然后通过以1和0来区分表示单元为固体区域和流体区域来建立大小为/>的初始的单元密度矩阵，如图5所示。
本实施例步骤S102中采用的流体仿真软件具体为Fluent，并采用了数学软件MATLAB来配合流体仿真软件Fluent构建了联合仿真平台，且步骤S102为采用MATLAB和Fluent结合的联合仿真平台实现。通过MATLAB将如图5所示初始的单元密度矩阵转换为流体仿真软件Fluent可识别的脚本并导入流体仿真软件Fluent中，通过MATLAB的Ansys AAStool box 1.1.9工具箱修改更新流体仿真软件Fluent中燃料电池模型中的阴极流场结构；流体仿真软件Fluent完成计算，可通过UDF函数将阴极气体扩散层的单元压力矩阵和催化层的单元电流密度矩阵等求解结果返回给MATLAB。步骤S105中包括通过联合仿真平台将流体仿真软件Fluent计算的电流密度场、压力场结果导入数学软件MATLAB中，在数学软件MATLAB中根据燃料电池模型的求解结果计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度。
需要说明的是，步骤S103中通过流体仿真软件求解燃料电池模型为利用流体仿真软件来对阴极流场结构进行阴极流场仿真的现有公知方法，本实施例中仅仅涉及该公知方法的应用，故其实现细节在此不再详述。且步骤S103中平均电流密度的计算函数表达式为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为有效面积，/>为体交换电流密度，/>为单元体积。
本实施例步骤S104中的约束条件为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为电流密度目标值。本实施例中，步骤S104具体为判断平均电流密度满足约束条件/>或迭代次数大于预设最大值50是否成立，若成立则跳转步骤S108；否则，跳转步骤S105。需要说明的是，预设最大值可以根据实际需要进行取值。
本实施例中将初始流场中的压力值、电流密度值和固体材料分布之间的关系抽象为函数形式，并假设该流场单元密度对压力和电流密度的近似灵敏度函数。本实施例步骤S105中计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度的函数表达式为：
，
，
，
上式中，为第i个单元的压力灵敏度，/>为压力系数，/>为第i个单元下方气体扩散层压力，/>为第i个单元的电流密度灵敏度，/>为电流密度系数，/>为第i个单元下方催化层的电流密度，/>为初始的阴极流场结构中各单元下方催化层的平均电流密度，为第i个单元的比例灵敏度，/>、/>为惩罚系数，/>表示催化层，/>表示气体扩散层，/>表示流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，且有：
，
上式中，表示上一次迭代得到的流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，/>为单元密度变化率，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小，/>为流场最大压力降，/>为流场压力降目标值，/>，。
本实施例计算压力灵敏度和电流密度灵敏度的函数表达式为根据经验引入流场的近似灵敏度函数，该近似灵敏度函数设立的目的在于近似流场压力、燃料电池电流密度与单元密度的非线性关系。本实施例中具体有：
，/>，
，/>。
此外，单元密度、压力和电流密度之间也存在比例关系。在这种关系作用下，流场中的平均单元密度越大，流场对反应物的阻力就越大，其入口和出口之间的压降越大，但是平均电流密度反而会增加。这是因为在优化过程中，由于流场固体单元在局部积聚，反应气体在通过时被阻挡，增强了其与气体扩散层垂直方向的对流，增加了反应物从流道到气体扩散层的传质速率，最终提高了催化层在该位置的电流密度。但过大的压力容易对膜电极造成不可逆的破坏，为了减小流场的压降，本实施例中假设电流密度与单元密度分布成正比，而压力与单元密度的分布成反比并由此计算比例灵敏度。由于本实施例中具体为/>，则有：
，/>=1.2，/>=1.2，
，
上式中，表示上一次迭代得到的流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，/>为单元密度变化率，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小，/>为流场最大压力降，/>为流场压力降目标值，/>，。
为了综合考虑上述近似灵敏度函数以及比例灵敏度函数，本发明采用加权平均法获得最终的灵敏度函数，并使用流体仿真软件Fluent作为求解器，通过反复迭代更新流场压力、电流密度以及单元密度，获得优化流场。此外，为了防止棋盘格现象的发生，对某一单元i与一定半径范围内的其他单元j的密度进行过滤。最后，为了避免中间密度的出现，将低于平均密度的单元视为流道，其他单元视为肋，得到新的阴极流场结构。本实施例步骤S106中根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以获得更新后的单元密度矩阵包括：
S201，针对各个单元，分别根据下式分别计算更新后的密度：
，
上式中，为更新后的第i个单元的密度，/>为第j个单元的压力灵敏度，/>为第j个单元的电流密度灵敏度，/>为第j个单元的比例灵敏度，/>为第i个单元和第j个单元的正则化参数，且有：
，
上式中，为预设的半径，/>表示第i个单元和第j个单元的中心距离；
S202，分别针对各个单元的更新后的密度根据下式取整，得到最终更新后的具有物理意义的单元密度：
，
上式中，为向上取整，/>为第i个单元的最终更新后的密度，且所有单元的最终更新后的密度构成了更新后的单元密度矩阵，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小。其中/>为将第i个单元的最终更新后的密度的范围作出限制，使其只能在0和1两个值中变化，防止算法出现单元密度在0和1之间的非物理解。
本实施例步骤S108中的不连通是指流场的出入口之间至多存在0条由若干密度为0的单元首尾连接构成的流道，局部聚集是指流场中除拐角以外的地方密度为1的单元在与流体流动垂直的方向上一次性连接的数目超过2个。
本实施例步骤S108包括：
S301，判断最后一次得到的更新后的单元密度矩阵是否出现不连通或者局部聚集，若出现不连通或者局部聚集，则初始化迭代次数k，跳转步骤S302；否则，直接根据最后一次得到的更新后的单元密度矩阵还原出最终得到的最优的阴极流场结构，结束并退出；
S302，针对优化后的阴极流场结构调整部分单元的密度，得到调整后的单元密度矩阵；
S303，将调整后的单元密度矩阵转换为流体仿真软件可识别的脚本并导入流体仿真软件中，以更新燃料电池模型中的阴极流场结构；
S304，通过流体仿真软件求解燃料电池模型并计算流场最大压力降和平均电流密度；
S305，根据流场最大压力降和平均电流密度计算第k次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk：
，
上式中，和/>为权重系数，/>为流场最大压力降，/>为平均电流密度；
S306，判断第k次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk和第k-1次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk-1的变化量小于预设最小值是否成立，若成立则在所有的迭代的目标函数中选择最小的目标函数所对应的单元密度矩阵作为手动优化后的最佳单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构，结束并退出；否则，将迭代次数k加1，跳转步骤S302继续手动优化。
通过步骤S302略微调整流场中单元材料的不合理分布，然后即可获得调整后的单元密度矩阵。再利用步骤S303和S304即可通过流体仿真软件Fluent求解燃料电池模型，并根据流场最大压力降和平均电流密度计算第k次迭代的目标函数fk，以实现迭代手工优化。在燃料电池的运行过程中，阳极处的氢失去了催化剂表面的电子，成为氢离子，氢离子穿过质子交换膜，在阴极处与氧生成水。本实施例通过监测阴极进出口之间的压降和燃料电池的平均电流密度来优化阴极流场，具有较小压降和较高平均电流密度的质子交换膜燃料电池意味着更好的性能，因为它可以在高电流密度下降低水淹风险，因此目标函数可表示为：
，
，
上式中，为第i个单元的密度，取值为0或1；/>则为步骤S104中的约束条件，由于其已经在步骤S104中实现，故可作为目标函数的约束条件。本实施例中，流场最大压力降的计算函数表达式为：
，
上式中，和/>分别为流场中各个单元的最大压力和最小压力，为通过流体仿真软件Fluent求解燃料电池模型得到。本实施例中，平均电流密度的计算函数表达式为：
，
上式中，为有效面积，/>为体交换电流密度（通过流体仿真软件Fluent求解燃料电池模型得到），/>为单元体积。
分别以平行流场、蛇形流场和点阵流场为初始的阴极流场结构，采用本实施例质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法得到的最优的阴极流场结构如图6所示，其中（a）的初始的阴极流场结构为平行流场，（b）的初始的阴极流场结构为蛇形流场，（c）的初始的阴极流场结构为点阵流场。使用流体仿真软件Fluent中的Pemfc模块进行仿真，初始的阴极流场结构和优化后的流场最大压力降、平均电流密度以及固体材料体积如表1所示。
表1：初始的阴极流场结构及其优化后的阴极流场结构对比。
参见表1可知，优化后的阴极流场结构相对于其初始的阴极流场结构均提高了燃料电池的平均电流密度，减小了固体材料体积，减轻了燃料电池质量，提高了其功率密度，此外，优化后的阴极流场结构的最大流场压降与目前广泛使用的蛇形流场的压降相近，故所得流场结构能够满足实际的应用需求。
此外，本实施例还提供一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计系统，包括相互连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法。本实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行所述质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法，其特征在于，包括：
S101，选择一种阴极流场结构作为初始解，将流场结构划分为个单元，并通过以1和0来区分表示单元为固体区域和流体区域来建立大小为/>的初始的单元密度矩阵；
S102，将初始的单元密度矩阵转换为流体仿真软件可识别的脚本并导入流体仿真软件中，以更新燃料电池模型中的阴极流场结构；
S103，通过流体仿真软件求解燃料电池模型的电流密度场、压力场并计算平均电流密度；
S104，判断平均电流密度满足约束条件或迭代次数大于预设最大值是否成立，若成立则跳转步骤S108；否则，跳转步骤S105；
S105，根据流体仿真软件求解燃料电池模型得到的电流密度场、压力场结果计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度；
S106，根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以获得更新后的单元密度矩阵；
S107，根据更新后的单元密度矩阵更新燃料电池模型中的阴极流场结构，跳转步骤S103；
S108，判断最后一次得到的更新后的单元密度矩阵是否出现不连通或者局部聚集，若出现不连通或者局部聚集则对最后一次得到的更新后的单元密度矩阵进行手动优化直至相邻两次燃料电池模型的平均电流密度和流场压降的加权目标函数变化小于预设最小值，并在所有的迭代的加权目标函数中选择最小的加权目标函数所对应的单元密度矩阵作为手动优化后的最佳单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构；否则，直接根据最后一次得到的更新后的单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构；
步骤S103中平均电流密度的计算函数表达式为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为有效面积，/>为体交换电流密度，/>为单元体积；
步骤S105中计算压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度的函数表达式为：
，
，
，
上式中，为第i个单元的压力灵敏度，/>为压力系数，/>为第i个单元下方气体扩散层压力，/>为第i个单元的电流密度灵敏度，/>为电流密度系数，/>为第i个单元下方催化层的电流密度，/>为初始的阴极流场结构中各单元下方催化层的平均电流密度，为第i个单元的比例灵敏度，/>、/>为惩罚系数，/>表示催化层，/>表示气体扩散层，/>表示流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，且有：
，
上式中，表示上一次迭代得到的流场中所有单元的密度之和等于固体单元总数，/>为单元密度变化率，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小，/>为流场最大压力降，/>为流场压力降目标值，/>，；
步骤S106中根据压力灵敏度、电流密度灵敏度和比例灵敏度计算各个单元的密度并对单元密度进行正则化以获得更新后的单元密度矩阵包括：
S201，针对各个单元，分别根据下式分别计算更新后的密度：
，
上式中，为更新后的第i个单元的密度，/>为第j个单元的压力灵敏度，/>为第j个单元的电流密度灵敏度，/>为第j个单元的比例灵敏度，/>为第i个单元和第j个单元的正则化参数，且有：
，
上式中，为预设的半径，/>表示第i个单元和第j个单元的中心距离；
S202，分别针对各个单元的更新后的密度根据下式取整，得到最终更新后的具有物理意义的单元密度：
，
上式中，为向上取整，/>为第i个单元的最终更新后的密度，且所有单元的最终更新后的密度构成了更新后的单元密度矩阵，/>为单元密度矩阵的行大小，/>为单元密度矩阵的列大小。
2.根据权利要求1所述的质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法，其特征在于，步骤S104中的约束条件为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为电流密度目标值。
3.根据权利要求1所述的质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法，其特征在于，步骤S108中的不连通是指流场的出入口之间至多存在0条由若干密度为0的单元首尾连接构成的流道，局部聚集是指流场中除拐角以外的地方密度为1的单元在与流体流动垂直的方向上一次性连接的数目超过2个。
4.根据权利要求1所述的质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法，其特征在于，步骤S108包括：
S301，判断最后一次得到的更新后的单元密度矩阵是否出现不连通或者局部聚集，若出现不连通或者局部聚集，则初始化迭代次数k，跳转步骤S302；否则，直接根据最后一次得到的更新后的单元密度矩阵还原出最终得到的最优的阴极流场结构，结束并退出；
S302，针对优化后的阴极流场结构调整部分单元的密度，得到调整后的单元密度矩阵；
S303，将调整后的单元密度矩阵转换为流体仿真软件可识别的脚本并导入流体仿真软件中，以更新燃料电池模型中的阴极流场结构；
S304，通过流体仿真软件求解燃料电池模型并计算流场最大压力降和平均电流密度；
S305，根据流场最大压力降和平均电流密度计算第k次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk：
，
上式中，和/>为权重系数，/>为流场最大压力降，/>为平均电流密度；
S306，判断第k次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk和第k-1次迭代的平均电流密度和流场最大压降的加权目标函数fk-1的变化量小于预设最小值是否成立，若成立则在所有的迭代的目标函数中选择最小的目标函数所对应的单元密度矩阵作为手动优化后的最佳单元密度矩阵还原出最终得到的阴极流场结构，结束并退出；否则，将迭代次数k加1，跳转步骤S302继续手动优化。
5.根据权利要求4所述的质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法，其特征在于，所述流场最大压力降的计算函数表达式为：
，
上式中，为流场最大压力降，/>和/>分别为流场中各个单元的最大压力和最小压力，所述平均电流密度的计算函数表达式为：
，
上式中，为平均电流密度，/>为有效面积，/>为体交换电流密度，/>为单元体积。
6.一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计系统，包括相互连接的微处理器和存储器，其特征在于，所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1～5中任意一项所述质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行权利要求1～5中任意一项所述质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410013169.4A CN117543048B (zh) | 2024-01-04 | 2024-01-04 | 一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410013169.4A CN117543048B (zh) | 2024-01-04 | 2024-01-04 | 一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117543048A CN117543048A (zh) | 2024-02-09 |
| CN117543048B true CN117543048B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=89784549
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410013169.4A Active CN117543048B (zh) | 2024-01-04 | 2024-01-04 | 一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117543048B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111832206A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-27 | 西安交通大学 | 一种超高热流射频微系统的近结冷却结构设计方法 |
| 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 |
| CN115101787A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种燃料电池的流动仿真方法、装置、电子设备及介质 |
| CN116956633A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-10-27 | 南方科技大学 | 一种液流电池流场优化设计方法及液流电池 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6521367B2 (en) * | 2000-12-06 | 2003-02-18 | Utc Fuel Cells, Llc | Fuel cell with an electrolyte dry-out barrier |
| CA2569859A1 (en) * | 2004-06-10 | 2005-12-22 | National Research Council Of Canada | Flow control apparatus and method for fuel cell flow fields |
| JP5135370B2 (ja) * | 2010-03-17 | 2013-02-06 | 株式会社日立製作所 | 固体高分子形燃料電池 |
| US20120015280A1 (en) * | 2010-07-15 | 2012-01-19 | Oorja Protonics Inc. | Flow field design for high current fuel cell applications |
| CN114824373B (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-06 | 中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司 | 一种仿真试验联合的燃料电池性能优化方法、装置及设备 |
-
2024
- 2024-01-04 CN CN202410013169.4A patent/CN117543048B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111832206A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-27 | 西安交通大学 | 一种超高热流射频微系统的近结冷却结构设计方法 |
| 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 |
| CN115101787A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种燃料电池的流动仿真方法、装置、电子设备及介质 |
| CN116956633A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-10-27 | 南方科技大学 | 一种液流电池流场优化设计方法及液流电池 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Efficient Prediction of Fuel Cell Performance Using Global Modeling Method;yang qinwen, xiao gang等;Energies;20221115;第15卷(第22期);1-14 * |
| PEMFC不同流道蛇形流场的三维建模仿真;赵康;赵志军;程骁;;电池;20181025(05);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117543048A (zh) | 2024-02-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112582635B (zh) | 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 | |
| Rostami et al. | A 3D CFD model of novel flow channel designs based on the serpentine and the parallel design for performance enhancement of PEMFC | |
| Cai et al. | Design and optimization of bio-inspired wave-like channel for a PEM fuel cell applying genetic algorithm | |
| Ramin et al. | Flow field plates with trap-shape channels to enhance power density of polymer electrolyte membrane fuel cells | |
| Guo et al. | Network based optimization model for pin-type flow field of polymer electrolyte membrane fuel cell | |
| Wang et al. | Numerical study of a new cathode flow-field design with a sub-channel for a parallel flow-field polymer electrolyte membrane fuel cell | |
| Yang et al. | Channel geometry optimization using a 2D fuel cell model and its verification for a polymer electrolyte membrane fuel cell | |
| CN106407590A (zh) | 基于膜计算的质子交换膜燃料电池模型优化方法 | |
| CN104408527B (zh) | 塔式太阳能热电系统镜场的聚焦策略优化方法 | |
| CN116432434A (zh) | 一种对于电池液冷板的拓扑优化设计方法 | |
| CN107145982B (zh) | 一种基于纵横交叉算法的机组组合优化方法及装置 | |
| Wang et al. | Optimal design of a cathode flow field with a new arrangement of baffle plates for a high clean power generation of a polymer electrolyte membrane fuel cell | |
| Shen et al. | Effect of gas purging on the performance of a proton exchange membrane fuel cell with dead‐ended anode and cathode | |
| CN117543048B (zh) | 一种质子交换膜燃料电池的阴极流场结构设计方法及系统 | |
| Wilberforce et al. | Optimization of bipolar plate through computational fluid dynamics simulation and modelling using nickle open pore cellular foam material | |
| Liu et al. | Study on mass transfer enhancement of locally improved structures and the application in serpentine and parallel flow fields of PEM fuel cells | |
| CN113591299A (zh) | 判定不同类型微通道散热器综合性能优劣的方法和系统 | |
| Huang et al. | Performance improvement in a proton exchange membrane fuel cell with an innovative flow field design | |
| CN105406517B (zh) | 基于有限时间平均一致性算法的电力系统经济调度方法 | |
| Pan et al. | An experimental and modeling study of isothermal charge/discharge behavior of commercial Ni–MH cells | |
| CN112926245B (zh) | 一种基于混和遗传-田口算法的避雷器均压环设计方法 | |
| CN117559500A (zh) | 一种基于一致性算法的多储能变流器功率分配方法 | |
| CN115292770A (zh) | 一种燃料电池电堆通道结构的优化方法及其系统 | |
| CN117117248B (zh) | 一种优化双极板流道结构的方法 | |
| CN113343407B (zh) | 一种大规模储能电池等效优化方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |