Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling

پیل های سوختی به طور گسترده ای به عنوان آینده صنعت برق و حمل و نقل در نظر گرفته می شوند. تحقیقات فشرده در این زمینه اکنون نیازمند روش‌های جدید مدل‌سازی عملکرد پیل سوختی و طراحی سلول است. مدل‌های ریاضی معمولی مبتنی بر توصیف فرآیند فیزیکی پیل‌های سوختی هستند و نیاز به دانش دقیق از خواص میکروسکوپی دارند که بر واکنش‌های شیمیایی و الکتروشیمیایی حاکم هستند. روش‌های پیشرفته مدل‌سازی پیل سوختی اکسید جامد روش‌شناسی جایگزین مدل‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی تعمیم‌یافته (ANN) سلول سوختی اکسید جامد (SOFC) را پیشنهاد می‌کند.

روش‌های پیشرفته مدل‌سازی پیل سوختی اکسید جامد شرح جامعی از نظریه پیل سوختی مدرن و راهنمای مدل‌سازی ریاضی SOFC‌ها را با تأکید ویژه بر استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی ارائه می‌دهد. تاکنون، بیشتر معادلات درگیر در مدل‌های SOFC نیازمند افزودن عوامل متعددی بوده‌اند که تعیین آن‌ها دشوار است. شبکه عصبی مصنوعی (ANN) را می توان برای شبیه سازی رفتار یک شی بدون راه حل الگوریتمی، صرفا با استفاده از داده های تجربی موجود، به کار برد.

روش ANN که در روش‌های پیشرفته مدل‌سازی پیل سوختی اکسید جامد مورد بحث قرار گرفته است، می‌تواند توسط محققان و متخصصان برای بهینه‌سازی طراحی SOFC استفاده شود. خوانندگان به مطالب دقیق در مورد مدل‌سازی پیل سوختی جهانی و بهینه‌سازی فرآیند طراحی دسترسی خواهند داشت و همچنین می‌توانند اطلاعات جامعی در مورد سلول‌های سوختی و نظریه هوش مصنوعی کشف کنند.

Fuel cells are widely regarded as the future of the power and transportation industries. Intensive research in this area now requires new methods of fuel cell operation modeling and cell design. Typical mathematical models are based on the physical process description of fuel cells and require a detailed knowledge of the microscopic properties that govern both chemical and electrochemical reactions. Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling proposes the alternative methodology of generalized artificial neural networks (ANN) solid oxide fuel cell (SOFC) modeling.

Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling provides a comprehensive description of modern fuel cell theory and a guide to the mathematical modeling of SOFCs, with particular emphasis on the use of ANNs. Up to now, most of the equations involved in SOFC models have required the addition of numerous factors that are difficult to determine. The artificial neural network (ANN) can be applied to simulate an object’s behavior without an algorithmic solution, merely by utilizing available experimental data.

The ANN methodology discussed in Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling can be used by both researchers and professionals to optimize SOFC design. Readers will have access to detailed material on universal fuel cell modeling and design process optimization, and will also be able to discover comprehensive information on fuel cells and artificial intelligence theory.