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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Applied energy Jg. 315; S. 119046
Hauptverfasser: Wang, Yang, Wu, Chengru, Zhao, Siyuan, Wang, Jian, Zu, Bingfeng, Han, Minfang, Du, Qing, Ni, Meng, Jiao, Kui
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier Ltd 01.06.2022
Schlagworte:
ISSN:0306-2619, 1872-9118
Online-Zugang:Volltext
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