Optimization of geometric parameters of ejector for fuel cell system based on multi-objective optimization method

喷油器 喷嘴 夹带(生物音乐学) 混合(物理) 航程(航空) 机械 加权 控制理论(社会学) 计算流体力学 机械工程 材料科学 工程类 计算机科学 物理 声学 控制(管理) 量子力学 人工智能 节奏 复合材料
作者
Mingtao Hou,Fengxiang Chen,Yaowang Pei
出处
期刊:International Journal of Green Energy [Informa]
卷期号:21 (2): 228-243 被引量:10
标识
DOI:10.1080/15435075.2023.2195919
摘要

In this study, the multi-objective orthogonal experiment is employed to optimize the geometric parameters of the ejector. The optimization objective is determined by applying linear weighting to the entrainment ratios for 100 SLPM and 990 SLPM operating conditions. Four geometric parameters are optimized, including the nozzle exit diameter, nozzle exit position, mixing chamber length, the mixing chamber diameter. Moreover, Computational Fluid Dynamics simulations are performed, and the effects of each geometric parameter and the interaction between parameters on the performance of the ejector are ranked by range analysis. The results show that the mixing chamber diameter has the most significant impact on the optimization objective, and the degree of influence of the other factors and interactions on the entrainment ratio varies for different operating conditions. Compared with the initial parameters, the parameters obtained by the multi-objective optimization method have an average improvement of 96% in entrainment ratio over the full operating range, and the experimental results are in general agreement with the simulation results. The adaptability analysis of the ejector performance indicates that the ejector optimized by the multi-objective optimization method can meet the hydrogen excess ratio requirements for the full operating range of the fuel cell system.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
hourt2395发布了新的文献求助30
1秒前
甜甜圈完成签到,获得积分10
1秒前
悠南完成签到 ,获得积分10
1秒前
asdfg完成签到,获得积分10
1秒前
沉默水瑶发布了新的文献求助30
1秒前
2秒前
CipherSage应助wuxunxun2015采纳,获得10
2秒前
里维发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
失眠芾发布了新的文献求助10
5秒前
三七二一完成签到,获得积分10
6秒前
嘿嘿发布了新的文献求助10
7秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
8秒前
orixero应助huhdcid采纳,获得10
10秒前
吴旭东完成签到,获得积分10
10秒前
pzc完成签到,获得积分10
10秒前
大模型应助kkkkkkkkkkk采纳,获得10
11秒前
香蕉觅云应助hourt2395采纳,获得10
13秒前
ShooYoung完成签到,获得积分10
14秒前
Hubert完成签到,获得积分10
16秒前
niumi190完成签到,获得积分0
17秒前
17秒前
深水鱼完成签到,获得积分10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
jiuwu完成签到,获得积分10
18秒前
迷路芷容完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
20秒前
失眠芾完成签到,获得积分10
21秒前
hsiuf完成签到,获得积分10
21秒前
梅岱衍径发布了新的文献求助10
21秒前
ghost完成签到 ,获得积分10
22秒前
风语过完成签到,获得积分10
22秒前
肥仔龙发布了新的文献求助10
25秒前
共享精神应助张博采纳,获得10
26秒前
残剑月发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
27秒前
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Process Plant Design for Chemical Engineers 400
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Signals, Systems, and Signal Processing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5613426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4698635
关于积分的说明 14898394
捐赠科研通 4736224
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2547047
邀请新用户注册赠送积分活动 1511004
关于科研通互助平台的介绍 1473546