摘要
本申请公开了一种计及材料热疲劳特性的多储氢瓶同步加注方法、装置、设备、介质及产品,涉及氢高效与安全利用领域。获取多个储氢瓶的参数数据;基于储氢瓶的划分区域,根据参数数据进行热力学分析和传热分析,并根据分析得到的微分方程确定加注数值模型;划分区域是根据储氢瓶的特性进行划分得到的;划分区域包括:氢气区、内胆区、瓶壁区和大气区;基于加注数值模型,采用深度学习神经网络确定同步加注策略;同步加注策略用于对各个储氢瓶的质量流量分配进行调整。本申请旨在安全高效的实现多储氢瓶同步加注。
技术关键词
储氢瓶
深度学习神经网络
加注方法
氢气
内胆
数值
策略
参数
表达式
加注装置
数学模型
处理器
序列
数据获取模块
计算机程序产品
压力
流速
加注口
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读卡组件
柜体表面
胶囊内窥镜图像
三维重建方法
关键帧
汉明距离
图像特征点提取
深度学习神经网络模型
燃煤锅炉
仿真数据
物理
网格
系统自适应控制方法
虚拟同步发电机
储氢系统
燃料电池
压强
蓄电池组运行状态
采集单元
充放电次数
神经网络模型
中间层