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发明

基于多目标优化遗传算法的气体扩散层三维重构方法2024

2023-09-24 08:31:51 发布于四川 16
  • 申请专利号：CN202310913577.0
  • 公开（公告）日：2024-03-26
  • 公开（公告）号：CN116796650A
  • 申请人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于多目标优化遗传算法的气体扩散层三维重构方法，包括如下步骤：通过测量获取实际气体扩散层的目标孔隙率以及目标孔径分布；利用遗传算法随机生成包括多个气体扩散层三维模型的初始群体；从当前的群体中选取两个个体作为父代进行交叉与变异，生成一个子代个体，若子代个体的评分大于最低评分，则令子代个体取代最低评分对应的个体，以孔隙率和孔径分布贴近实际测量结果为优化目标进行迭代；选取当前群体中评分最高的个体作为目标模型，完成燃料电池气体扩散层的三维随机重构。与现有技术相比，本发明能在控制孔隙率的基础上控制孔径分布等其他参数，使随机模型更加契合现实，提高仿真的可信度，减少误差。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116796650 A (43)申请公布日 2023.09.22 (21)申请号 202310913577.0 G06F 111/06 (2020.01) G06F 111/08 (2020.01) (22)申请日 2023.07.24 (71)申请人 同济大学 地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号 (72)发明人 陈会翠　朱橙　 (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 31225 专利代理师 翁惠瑜 (51)Int.Cl. G06F 30/27 (2020.01) G06F 30/28 (2020.01) G06F 30/17 (2020.01) G06N 3/126 (2023.01) G06T 17/00 (2006.01) G06F 113/24 (2020.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 (54)发明名称 基于多目标优化遗传算法的气体扩散层三 维重构方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于多目标优化遗传算法 的气体扩散层三维重构方法，包括如下步骤：通 过测量获取实际气体扩散层的目标孔隙率以及 目标孔径分布；利用遗传算法随机生成包括多个 气体扩散层三维模型的初始群体；从当前的群体 中选取两个个

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