燃料电池AI应用平台
擎势AICAE立足燃料电池气体扩散层，将AI技术与燃料电池CAE分析相结合，对燃料电池炭纸膜电极性能进行快速预测，优化制造工艺，探求AI与工程技术深度融合的道路。
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技术亮点

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用户

1、针对特定问题的AI模型，集成燃料电池、整车风阻、后视镜风噪、汽车热管理功能；
2、涉及流体、结构、电磁、碰撞、耐久分析，支持产品开发快速预判，提高仿真效率，降低试验成本，降低人工依赖性。

SDK

分布式计算

模型库

数据预处理

AI预测

燃料电池

整车风阻

后视镜噪声

整车热管理

数据统计

性能评价

用户

产品功能

组分识别模块

准确区分燃料电池气体扩散层各材料分布状况，预测气体扩散层生产阶段各组分比例的添加状况，快速指导燃料电池碳纸改进工艺流程。

性能预测模块

运用AI模型实现性能预测，快速定位气体扩散层性能区间，免去繁冗测试过程，快速排除低性能产品，节省研发成本。

装配压缩模块

快速计算燃料电池指定压缩状况下的碳纸性能，实现压缩过程中不同压缩比状态下的结构与预测，指导电堆系统的装配。

技术亮点

非局部注意力机制层（NL），增强模型的泛化能力

自主研发神经网络算法，实现组分识别

定位气体扩散层生产最佳配比区间

二维与一维数据融合输入，为多维AI仿真应用打下基础

快速预判碳纸性能，指导测试选型

内置分层神经网络，在嵌套分区上迭代使用PointNet

独创的点云数据密度采集方式，能够自适应地结合多尺度特征

充分考虑行业多样软硬件环境，基于跨平台技术，能够适应不同硬件架构与软件环境

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