2020年1月10-12日，以"把握情勢聚集轉(zhuǎn)行引領(lǐng)創(chuàng)新"為專題,由華夏電動車子百人會精心策劃第六屆年度論壇--華夏電動車子百人會論壇(2020)在北京釣魚臺國賓館正規(guī)舉辦，會議接著秉持"傳導(dǎo)權(quán)威消息、廣大開展討論、推進(jìn)溝通合作"的指標(biāo)，試圖幫助業(yè)界人員整理剖析資產(chǎn)情勢，研究及回應(yīng)資產(chǎn)關(guān)切的難題，尋覓往后3-5年資產(chǎn)調(diào)度的方向及路徑。

　　論壇現(xiàn)場，由西安交通大學(xué)教授屈治國就質(zhì)子交換膜熱質(zhì)輸送及其對功能的作用發(fā)表了專題演講。

　　之下為屈治國教授的演講實(shí)錄：

西安交通大學(xué)教授屈治國

　　尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位行家大伙早上好，十分榮幸和各位分享一下咱們的事業(yè)，咱是來源西安交通大學(xué)熱流科學(xué)與工程教導(dǎo)部要點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的屈治國。

　　能源電池大伙很明白，一種是搬動的車子用，第二是固定的發(fā)電裝置，咱們最重要的事業(yè)最重要的針對水熱治理做功能仿真。日前設(shè)置從單電池到電堆到車子的集成有些難題，最重要的是設(shè)置方面有少許設(shè)置用具的缺乏，少許定量精確的設(shè)置用具，咱們做的事便是要解決設(shè)置好用好用多久的難題。咱們要開發(fā)少許沒有問題設(shè)置用具。第一種講一下能源電池組裝負(fù)擔(dān)的作用，咱們把電堆裝配時刻會發(fā)生少許預(yù)緊力，經(jīng)過螺栓接連起來，咱們對這類產(chǎn)物，在6兆帕的時刻，螺栓預(yù)緊今后分散層顯露了分裂、形狀改變等，這對傳質(zhì)分散有相當(dāng)大的作用。怎樣建這樣的模子，咱們把局限元力學(xué)軟件ABAQUS和ANSYS聯(lián)合起來，例如咱們以準(zhǔn)則的蛇形流場為例，緊縮今后映入流道，分散性和滲透率都產(chǎn)生了改變。不同的預(yù)緊力產(chǎn)生了形變，孔隙率產(chǎn)生了改變，導(dǎo)致了體積上慘重的不均衡性，是以這種緊縮比隨著組裝增添而增添，形變勢必對分散性發(fā)生作用。緊縮今后流道的阻力就會增大，第二局部電流密度會產(chǎn)生改變，在這種位子電流密度大。從這邊可行見到，1兆帕平均是最高的，是以有個最優(yōu)值，這便是兩種競爭的倒置治理，緊縮今后歐姆極化降低，正和負(fù)的相互作為，咱們發(fā)覺在1兆帕的時刻，全體的凈功率是最高的。

　　第二個內(nèi)容，咱們做少許功能開發(fā)。咱們做了一種面向工程的設(shè)置軟件，1+1D模子，要想法子從單電池以及到電堆，考量不同單電池分布的不絕對的作用。焦點(diǎn)便是在垂直于質(zhì)子傳導(dǎo)方向有個一維模子，焦點(diǎn)是要對水狀況的判斷。在流道方向咱們以氣體組分方程作為質(zhì)子傳導(dǎo)的邊緣要求，焦點(diǎn)是水蒸氣模子的判斷，咱們判斷含量的分布。咱們要做一種軟件，輸入操作參數(shù)、構(gòu)造參數(shù)和輸出，經(jīng)過調(diào)研咱們本人構(gòu)建了數(shù)據(jù)庫，把全部文件能見到的，包括毛細(xì)負(fù)擔(dān)、熱導(dǎo)率等不同資料做到數(shù)據(jù)庫里，咱們做到軟件里，用這種預(yù)測孔隙率擴(kuò)大的作用，變大有益于傳熱傳質(zhì)性加強(qiáng)，可是歐姆極化電阻又增大，這還是此消彼漲的倒置關(guān)連，咱們可行設(shè)計(jì)合乎道理的孔隙率。到電堆層次，這幾年人力智能進(jìn)行十分快速，人力智能的方法在消息料理里有多個多樣的方法，對能源電池多參數(shù)也是提供了可能，用的最多的是誤差反向的人力智能BPNN方法，有三層，輸入層、隱藏層和輸出層，可行構(gòu)建一種體系，經(jīng)過好多數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通過前期的輸入、誤差的反向傳導(dǎo)發(fā)展偏差的調(diào)度，最終可行在小概況下得到相比小的關(guān)連。有多個構(gòu)造，這是咱們介紹的構(gòu)造，用慣例方法是很沒有問題求解方法，經(jīng)典的一維、二維、三維，人力智能的優(yōu)點(diǎn)是建模容易，求解迅速，明確度高，缺點(diǎn)便是依賴于數(shù)據(jù)庫，利用性上可行做到迅速功能預(yù)測。

　　算法做好今后，起首便是要訓(xùn)練，咱們發(fā)覺在能源電池當(dāng)試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)小的時刻，樣本量小的時刻，焦點(diǎn)的權(quán)重，便是神經(jīng)元的接連關(guān)連，依賴于樣本的數(shù)量尺寸，后來咱們又導(dǎo)入了遺傳算法，自動發(fā)展改良，咱用三重樣本數(shù)，引入今后學(xué)習(xí)訓(xùn)練的不絕對性變得十分好，在同等樣本數(shù)要求下，這類方法預(yù)測功能更好。聯(lián)合這類方法，咱們把遺傳算法做到軟件里，例如參數(shù)好多，包括陰極的氣壓和溫度等做出不同的參數(shù)，再做模塊的剖析和電堆的水熱治理聯(lián)合起來。

　　咱們做一種案例，模子誤差剖析，經(jīng)過這類方法學(xué)習(xí)，包括文件里得到，可行訓(xùn)練到誤差精度小于0.1%。鑒于這樣的思想，咱們把能源電池的軟件和人力智能兩個聯(lián)合起來，開發(fā)了一種軟件，這是軟件的最初界面。咱們可行把構(gòu)造參數(shù)都聯(lián)合起來，操作參數(shù)聯(lián)合起來，可行輸出它的功能，例如電池里的單電池的功能都可行輸出起來。這是一種案例，10個電池功能輸入?yún)��?shù)，這是輸出參數(shù)，咱們經(jīng)過遺傳算法的學(xué)習(xí)，這是10個片，不絕對性分布算出去，結(jié)果也可行悉數(shù)輸出出去。經(jīng)過這樣咱們可行得到10片的不絕對性，另有感性性剖析，單工況不同電流密度下電壓的不絕對性，電流密度增添時不絕對愈加顯著。多工況不絕對性，不同工況輸出特性不同，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)站預(yù)測獲得更多組工況電堆輸出，可掩蓋全工況要求，節(jié)省測試時間。感性性相比結(jié)果：陰極計(jì)量比>陽極計(jì)量比>冷卻水量>陰極負(fù)擔(dān)>陽極負(fù)擔(dān)>氣體入口溫度。

　　咱的報(bào)告就到這邊，感謝各位行家。