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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Applied energy Ročník 315; s. 119046
Hlavní autoři: Wang, Yang, Wu, Chengru, Zhao, Siyuan, Wang, Jian, Zu, Bingfeng, Han, Minfang, Du, Qing, Ni, Meng, Jiao, Kui
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!
Nejprve se musíte přihlásit.