多通道平板型固体氧化物燃料电池的逆流流场数值分析

本文以多通道平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池为研究对象,利用能量守恒、物质守恒、动量守恒方程,结合燃料电池的工作原理,利用多物理场耦合软件COMSOL建立了三维多通道逆流稳态单电池模型。此次研究主要针对逆流流场,计算其速度场分布、摩尔浓度分布、电流密度分布等情况,进而讨论流道速度、组分浓度、电池片结构对电池性能的影响,分析这些不同参数存在的内在联系,更好地为平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池的工作状态控制和结构优化设计提供理论支持。

多通道平板型固体氧化物燃料电池的逆流流场数值分析

以多通道平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池为研究对象,利用能量守恒、物质守恒、动量守恒方程,结合燃料电池的工作原理,利用多物理场耦合软件COMSOL建立了三维多通道逆流稳态单电池模型。此次研究主要针对逆流流场,计算其速度场分布、摩尔浓度分布、电流密度分布等情况,进而讨论流道速度、组分浓度、电池片结构对电池性能的影响,分析这些不同参数存在的内在联系,更好地为平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池的工作状态控制和结构优化设计提供理论支持。

基于示教融合的深度强化学习机器人化齿轮装配算法

工业生产中装配工艺直接关系到产品的产能和质量。当前机器人化装配算法需要根据具体的装配任务进行示教,难以适应工业场景下迭代迅速、工艺多变等特点。针对上述难题,提出一种基于强化学习的机器人装配算法。首先,使用机器人末端执行器力-力矩传感器和视觉传感器的多模态数据,提升模型的感知能力。然后,针对机器人试错成本高的问题,提出了一种融合人工示例先验的强化学习训练算法,通过专家经验池对策略模型和价值模型的参数进行初始化以减少低效探索。最后,在机器人齿轮装配任务中对所提算法进行验证。实验结果表明,加入多模态感知数据的模型具有更强的鲁棒性,人工示例先验的融合能够显著提升算法的训练效率。