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マルチスケール分子動力学法ナノ液体流予測へのニューラルネットワーク応用

神经网络在多尺度分子动力学方法纳米液体流动预测中的应用

基本信息

批准号：
09J06038
负责人：
アハディアン S
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度の研究内容を以下に示す。1.燃料電池のプロトン交換膜の性能のイオノマーの膜厚、白金とカーボン量、カソード電極触媒表面の水膜厚さ、酸素拡散などのパラメーター依存性を人工ニューラルネットワークモデルANNを用いて解析した。その結果、トレーニング後のニューラルネットワークは、燃料電池の性能は構造パラメーターに敏感であることを見出した。2.分子動力学シミュレーションによるナノスケール細管への流体の毛細管現象の再現ナノ細管へのLennard-Jones流体の毛細管現象に対して分子動力学シミュレーションを行い、その吸収挙動はLucas-Washburnの式で表現できた。しかしながら、Lucas-Washburnの式からはずれる結果も何例か見られた。この理由として、Lucas-Washburnの式は動的接触角(DCA)を考慮していないことが挙げられる。Coxの式ではこの動的接触角(DCA)を考慮に入れているため、Lucas-Washburnの式とCoxの式をカップリングさせることで、Lucas-Washburnの式からはずれた計算結果の妥当性を確認できた。3.ファジー理論的アプローチでのCNT内における水の拡散のモデリング本研究では、CNT内の流水のモデリングの問題を解決する方法として適応型回路網をベースとしたファジー推論システム(ANFIS)を提案した。この手法は、ファジーif-thenルールによる人の知識と規定の入出力データの両方をベースとした入出力の写像から構築されている。

This year's research content is shown below. 1. The performance of the fuel cell's plasma exchange membrane depends on the film thickness, platinum content, water film thickness on the surface of the electrode catalyst, and acid dispersion. As a result, the fuel cell performance is shown in the structure of the fuel cell. 2. Molecular dynamics model for capillary phenomena in capillary fluids; molecular dynamics model for capillary phenomena in Lennard-Jones fluids; Lucas-Washburn model for capillary phenomena in capillary fluids. What is the result of Lucas-Washburn? The reason for this is that Lucas-Washburn's contact angle (DCA) is considered. Cox's equation for dynamic contact angle (DCA) is considered. Lucas-Washburn's equation for dynamic contact angle (DCA) is considered. 3. The theory of water dispersion in CNT is proposed. In this study, the method of solving the problem of water dispersion in CNT is proposed. This method is based on the knowledge of the people and the input force of the system.