Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Genetic algorithms in model structure identification for fuel cell polarization curve

Ohenoja, Markku; Sorsa, Aki; Leiviskä, Kauko (2018-06-25)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2018082133861.pdf (392.5Kt)
nbnfi-fe2018082133861_meta.xml (31.17Kt)
nbnfi-fe2018082133861_solr.xml (28.10Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1109/CoDIT.2018.8394829

Ohenoja, Markku
Sorsa, Aki
Leiviskä, Kauko
Institute of Electrical and Electronics Engineers
25.06.2018

M. Ohenoja, A. Sorsa and K. Leiviskä, "Genetic Algorithms in Model Structure Identification for Fuel Cell Polarization Curve," 2018 5th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), Thessaloniki, 2018, pp. 539-544. doi: 10.1109/CoDIT.2018.8394829

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1109/CoDIT.2018.8394829
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2018082133861
Tiivistelmä

Abstract

Evolutionary optimizers, such as genetic algorithms, have earlier been successfully applied to find the parameter values for the fuel cell polarization curve models. The structure of these, typically semi-empirical, models have evolved during the decades. In this study, the model structures were reviewed and a new model structure was generated. Genetic algorithms were used to determine the optimized model structure with linear model parameters. Four different fuel cells, one with varying operating conditions, were studied. The results show that the model can outperform the semi-empirical model utilized in number of studies without increasing the model complexity.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38865]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen