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申请/专利权人:大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司
摘要:本发明提供了一种基于数值模拟和机器学习的储氢瓶充放气调控方法,包括:分析储氢瓶的充放气运行工况,得到工况分析结果和历史数据;根据储氢瓶的三维模型构建流‑热耦合仿真模型,进行仿真模型模拟试验,得到模拟结果;根据历史数据对模拟结果进行验证,得到充放气过程中储氢瓶内的流场演化规律和温度场演化规律;将模拟结果和历史数据整合为数据集;构建神经网络模型,通过数据集对神经网络模型进行训练和验证;根据训练好的神经网络模型对工况分析结果进行计算,得到充放气控制逻辑;根据流场演化规律和温度场演化规律对充放气控制逻辑进行优化。该方法准确地获得了储氢瓶充放气的最佳控制逻辑,提升了储氢瓶的安全性和充放气过程的高效性。
主权项:1.一种基于数值模拟和机器学习的储氢瓶充放气调控方法,其特征在于,包括如下步骤:对所述储氢瓶的充放气运行工况进行分析,分别得到工况分析结果和历史数据;根据储氢瓶的三维模型构建流-热耦合仿真模型,并根据所述流-热耦合仿真模型进行模拟试验,得到模拟结果;根据所述历史数据对所述模拟结果进行验证,分别得到充放气过程中所述储氢瓶内的流场演化规律和温度场演化规律;将所述模拟结果和所述历史数据整合为数据集;所述数据集包括训练集和验证集;构建神经网络模型,通过所述训练集对所述神经网络模型进行训练,并根据所述验证集对训练后的神经网络模型进行测试和验证;根据训练好的神经网络模型对所述工况分析结果进行计算,得到充放气控制逻辑;根据所述流场演化规律和所述温度场演化规律对所述充放气控制逻辑进行优化。
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