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基于数据驱动的燃料电池系统引射器性能预测研究
1
作者
邹润翔
李汝宁
冯兴
《农业装备与车辆工程》
2025年第5期95-102,共8页
为提高燃料电池氢气循环系统引射器设计效率,提出一种结合机器学习和数据驱动的技术。在大幅度降低计算需求的前提下,精确地预测引射器的一次流和二次流的质量流量并计算引射比。采用10个选定特征作为输入层,一次、二次流体质量流量作...
为提高燃料电池氢气循环系统引射器设计效率,提出一种结合机器学习和数据驱动的技术。在大幅度降低计算需求的前提下,精确地预测引射器的一次流和二次流的质量流量并计算引射比。采用10个选定特征作为输入层,一次、二次流体质量流量作为输出层,建立基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型进行预测,得出训练和测试集的平均绝对误差(MAPE)都低于10%。分别在40、70、100、150 kW的工况下进行验证,平均相对误差均不超过11%。所提方法能够准确预测引射器一、二次流质量流量及引射比,为引射器设计优化提供了一种高效工具,以快速评估不同结构参数及工作参数对引射比的影响。
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关键词
质子交换膜燃料电池
引射器
机器学习
性能预测
计算流体动力学
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职称材料
题名
基于数据驱动的燃料电池系统引射器性能预测研究
1
作者
邹润翔
李汝宁
冯兴
机构
天津职业技术师范大学汽车与交通学院
中国民航大学交通科学与工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2025年第5期95-102,共8页
文摘
为提高燃料电池氢气循环系统引射器设计效率,提出一种结合机器学习和数据驱动的技术。在大幅度降低计算需求的前提下,精确地预测引射器的一次流和二次流的质量流量并计算引射比。采用10个选定特征作为输入层,一次、二次流体质量流量作为输出层,建立基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型进行预测,得出训练和测试集的平均绝对误差(MAPE)都低于10%。分别在40、70、100、150 kW的工况下进行验证,平均相对误差均不超过11%。所提方法能够准确预测引射器一、二次流质量流量及引射比,为引射器设计优化提供了一种高效工具,以快速评估不同结构参数及工作参数对引射比的影响。
关键词
质子交换膜燃料电池
引射器
机器学习
性能预测
计算流体动力学
Keywords
proton exchange membrane fuel cell
ejector
machine learning
performance prediction
computational fluid dynamics
分类号
TH138 [机械工程—机械制造及自动化]
TK91 [动力工程及工程热物理]
TM911.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于数据驱动的燃料电池系统引射器性能预测研究
邹润翔
李汝宁
冯兴
《农业装备与车辆工程》
2025
0
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参考文献
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