| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 绪论 | 第9-10页 |
| 第一章 文献综述 | 第10-26页 |
| ·燃料电池的发展 | 第10-11页 |
| ·PEMFC 工作原理 | 第11-13页 |
| ·PEMFC 存在的主要问题 | 第13-14页 |
| ·模型研究 | 第14-17页 |
| ·MATLAB | 第17-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18-21页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络特点 | 第20页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-25页 |
| ·遗传算法的原理 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23页 |
| ·遗传算法的应用 | 第23-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第二章 课题探索 | 第26-37页 |
| ·机理模型探索 | 第26-32页 |
| ·筛选E= E_0-η_a - η_c - η_(ohm) 形式模型 | 第26-30页 |
| ·筛选E= E_0-η_(act)- η_(ohm) - η_(con) 形式模型 | 第30-32页 |
| ·BP 算法探索 | 第32-36页 |
| 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 PEMFC 单相模型的研究 | 第37-51页 |
| ·建模依据 | 第37-38页 |
| ·建立机理模型 | 第38-40页 |
| ·优化模型参数 | 第40-41页 |
| ·模型验证 | 第41-42页 |
| ·建立人工神经网络模型 | 第42-50页 |
| ·输入输出样本的选取及处理 | 第44-46页 |
| ·隐层数和隐层节点数的选择 | 第46页 |
| ·传递函数和训练函数的选择 | 第46页 |
| ·网络训练 | 第46-47页 |
| ·模型验证 | 第47-50页 |
| 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 PEMFC 两相模型的研究 | 第51-62页 |
| ·PEMFC 中水的存在状态与传递过程 | 第51-52页 |
| ·影响水含量的因素 | 第52页 |
| ·建立两相机理模型 | 第52-57页 |
| ·优化参数并验证机理模型 | 第57-58页 |
| ·建立人工神经网络模型并验证 | 第58-61页 |
| 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |