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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| Veröffentlicht in: | Applied energy Jg. 315; S. 119046 |
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| Hauptverfasser: | , , , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Elsevier Ltd
01.06.2022
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0306-2619, 1872-9118 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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