Cumulative Damage Modeling of Fuel Cell Membranes
Notice bibliographique
Résumé
The strongly varying humid environment under which fuel cell membranes operate introduces detrimental mechanical stresses that inflict damage to the membrane1. The damage incurred by the membrane during each humidity cycle when accumulated over time may lead the membrane to fatigue failure. The residual fatigue life of the membrane is determined here by using a cumulative-damage model2. A time-temperature-humidity dependent constitutive model and a multi-physics fuel cell finite element model are first developed to characterize the material properties and estimate the coupled mechano-hygral-thermal stress field in the membrane. Using this multi-level modeling approach, and with the aid of experimentally obtained fatigue data, fail-safe regions (see Figure) are identified for the case of accelerated stress test loading. For general loads simulating fuel cell operation, the distribution of stress-reversals is calculated for the load history using rain-flow counting algorithm. The regions of membrane that are more susceptible to fatigue damage are identified. It is also found that high amplitude stress cycles with low occurrence percentage are more detrimental than high occurrence low-amplitude cycles. This work was supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Simon Fraser University Community Trust Endowment Fund, Canada Research Chairs, Mitacs through the Mitacs Accelerate program, and Ballard Power Systems. 1 Borup, R., et al., Scientific aspects of polymer electrolyte fuel cell durability and degradation. Chemical Reviews, 2007. 107(10): p. 3904-3951. 2 Fatemi, A. and L. Yang, Cumulative fatigue damage and life prediction theories: a survey of the state of the art for homogeneous materials. International Journal of Fatigue, 1998. 20(1): p. 9-34. Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».