使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足, 提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy, GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略, 领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源, 增强领导者的探索能力, 丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进, 通过拟合优势群体信息, 修正种群进化方向, 增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试, 并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明: 本文提出的改进策略能有效提高算法性能; 提出的改进算法相比其他算法, 具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

基于真实孔隙结构的质子交换膜燃料电池氢空吹扫研究

停机吹扫是提高燃料电池低温启动成功率的重要方法,为此建立了质子交换膜燃料电池（PEMFC）二维瞬态模型,重点研究氢空吹扫策略下PEMFC的停机吹扫过程。基于蒙特卡洛算法构建气体扩散层（GDL）真实孔隙结构、PEMFC各个守恒方程、离聚物气相转移相关方程,用于研究不同吹扫气体湿度对吹扫速度、吹扫结束后膜结合水含量的影响,以及GDL真实孔隙结构对停机吹扫阶段GDL内部传质现象的影响规律。研究结果表明：吹扫气体湿度的降低能够有效地促进停机吹扫过程中膜结合水的气相转移,从而使最终水含量降低;真实孔隙结构能够更加真实的解释停机吹扫过程中水气传质规律。