Coupling deep learning and multi-objective genetic algorithms to achieve high performance and durability of direct internal reforming solid oxide fuel cell
[Display omitted] •A novel framework is proposed for DIR-SOFC optimization.•A comprehensive parameter study is performed by developing a multi-physics model.•The surrogate model for fast prediction is built using a deep learning algorithm.•The Pareto fronts are obtained by the multi-objective geneti...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Applied energy Ročník 315; s. 119046 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Elsevier Ltd
01.06.2022
|
| Témata: | |
| ISSN: | 0306-2619, 1872-9118 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!