摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的燃料电池催化层三维结构生成方法,包括催化层随机重构、生成对抗网络模型训练和生成催化层。通过调整催化层中铂、碳和电解质各组分的体积分数,及每个结构格点上组分的生成概率,逐步构建出三维催化层。生成器根据输入的随机噪声向量和体积分数信息生成三维催化层结构,判别器评估生成的催化层与实际催化层之间的差距。生成器通过多层卷积神经网络处理,选出催化层结构中概率最大的组分作为该格点的组分,最终形成单通道的三维结构。与传统的随机重构方法相比,避免了繁琐的多次遍历过程,极大提高了计算效率,能精确控制铂、碳和电解质的体积分数,确保催化层符合实际需求,具有广泛的应用前景及工程适用性。
技术关键词
催化层结构
燃料电池催化层
三维结构
电解质
多层卷积神经网络
生成对抗网络模型
生成方法
生成结构
随机噪声
重构方法
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