一种基于机器学习的燃料电池流道-电极耦合设计与衰减优化方法

本发明公开了一种基于机器学习的燃料电池流道‑电极耦合设计与衰减优化方法，基于燃料电池物理模型，采用机器学习算法构建数据驱动模型，实现对不同流场与电极耦合结构下电池性能的快速预测与特征定量分析。进一步结合梯度下降算法，进行多目标、多参数的流场结构优化，精确调控反应过程中的关键参数，提升燃料电池的稳定性与长期性能。该方法能够准确全面地对流道和电极参数进行耦合综合优化，获得传统优化方法难以实现的多目标综合优化结果。通过局部调控流场参数，优化反应物浓度均匀性、物质交换效率和温湿度控制，从而有效改善燃料电池的衰减，提高燃料电池的整体性能。