如何帮助燃料电池
提高
能量密度和降低成本?
一个问题有多个解,其中存在一个或多个最佳解
一个或多个可以测量的优化目标
一个或多个影响目标和约束的可控优化变量
问题存在必须满足的一个或多个约束条件
人类一切的理性行为背后都是优化!
本案例旨在通过对燃料电池的部件和系统优化,达到提高能量密度和降低成本的目的。约束条件为总体积必须小于汽车后备箱容积。设计变量包括几何尺寸,运行参数和系统配置参数共七个变量。
目标:提高能量密度和降低成本
约束:总体积<汽车后备箱容积
变量: 7个设计变量
泽优-OASIS的优化结果与工程师根据经验设计相比,能量密度提高了43%,同时成本降低了16%。
Ø 基于小样本机器学习的新一代智能优化算法
Ø 方便解决大变量、强约束、昂贵约束、黑箱问题
Ø 轻松实现多学科、多目标、多尺度、全局优化
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