质子交换膜燃料电池（PEMFC）是一种将燃料的化学能直接转化为电能的发电装置,因其具有工作温度低、启动快、转换效率高、无噪音震动、应用范围广等优点,受到了越来越多的关注。集流板作为PEMFC的关键部件之一,承担着机械支撑、导电、散热等作用。集流板上流道的布置方式则决定了反应气体的供给能力、分布均匀情况、液态水去除能力,对燃料电池的工作性能的提升以及长期稳定运行起着至关重要的作用。为了提升PEMFC的性能,本文耦合数值模拟、代理模型、优化算法等技术,开展了一系列的PEMFC流场结构优化。主要内容如下:首先,建立了质子交换膜燃料电池三维、多相、稳态数学模型,主要包括以下方程:基本守恒方程、电化学方程以及水形成、输运方程。并设置了相应的模型边界条件以及模型假设。应用代理模型与遗传算法耦合形成的优化框架优化三维直流道PEMFC的流道结构。选择直流道上底与下底宽为优化变量,以PEMFC净输出功率为目标函数,应用训练后的Kriging代理模型代替PEMFC计算流体力学模型。之后,应用遗传算法执行全局优化,得到了最优模型的几何参数。最优模型的流道结构为宽矮型梯形结构,最优模型的上、下底宽分别为0.9993 mm、1.5998mm。最优模型的最大净输出功率比基础模型提升了 25.94%。另外,沿着反应气体流动方向以及与流动垂直的方向,最优模型的氧气浓度梯度均低于基础模型,最优模型的氧气分布更加均匀,且最优模型的除水能力更强。其次,将仿生学理论应用到PEMFC流场设计中,设计了一种新型叶脉仿生流场（LVFF）。并通过数值模拟,分析了流场分支流道数量对其性能的影响。随着分支流道数量的增加,PEMFC的输出功率密度先升高后降低,PEMFC内氧气分布更加均匀。但分支流道较多的LVFF的主流道末端区域,出现反应气体流速过低、氧气供应不足的现象。因此,在最优性能的叶脉仿生流场的分支流道内设置流线型堵块,构建复合仿生流场。流线型堵块的合理布置使得反应气体分布更加均匀,降低了气体回流的风险。另外,流线型堵块促进了氧气的传递,同时没有产生较大的寄生功率。复合仿生流场的最大功率密度比蛇形流场提高8.475%。最后,设计了一种新型PEMFC三维精细网格流场。以流场的关键结构特征为变量,以PEMFC净功率密度和氧气均匀度指数为目标函数,应用人工神经网络（ANN）代理模型建立了流场结构与目标函数之间的映射关系。之后,应用遗传算法和NSGA-Ⅱ分别得到了单目标优化（SOO）模型与多目标优化（MOO）模型。通过数值模拟对比两种模型发现,虽然SOO模型的最大净功率密度略高于MOO模型,但流场的整体压降大幅高于MOO模型,且氧气的摩尔浓度、氧气均匀性指数和除水能力均低于MOO模型。MOO模型的综合性能优于SOO模型。采用多目标优化设计的流场更有利于提高燃料电池的整体性能,保证电池的长期稳定运行。