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中国实验快堆热工参数的自适应BP神经网络预测方法研究
被引量：
5
1
作者
王东东
杨红义
+2 位作者
王端
林超
王威策
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1809-1816,共8页
中国实验快堆(CEFR)堆芯的热工参数是否超出限值是评价反应堆安全运行的标准。本文针对燃料包壳最高温度预测问题,通过堆芯子通道分析程序COBRA生成数据样本后,开发基于BP神经网络自适应算法的智能预测程序,对于特定的单盒组件,仅需给...
中国实验快堆(CEFR)堆芯的热工参数是否超出限值是评价反应堆安全运行的标准。本文针对燃料包壳最高温度预测问题,通过堆芯子通道分析程序COBRA生成数据样本后,开发基于BP神经网络自适应算法的智能预测程序,对于特定的单盒组件,仅需给出堆芯进口功率和流量,即可实现燃料包壳最高温度的快速准确预测。结果表明,与COBRA相比,在大规模重复性计算的场景下,自开发程序能节约大量计算时间和算力,提高燃料包壳设计和CEFR运行时的操作效率。实验分析得出BP神经网络方法的最大相对误差不超过6%,平均预测相对误差不超过3%,计算效率提升至原程序的300倍,网络模型的预测精度高,且易推广至实验快堆其他参数预测,具有很大的应用前景。
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关键词
中国实验快堆
燃料
包
壳
最高
温度
BP神经网络
自适应方法
下载PDF
职称材料
题名
中国实验快堆热工参数的自适应BP神经网络预测方法研究
被引量：
5
1
作者
王东东
杨红义
王端
林超
王威策
机构
中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究部
核工业研究生部
核工业西南物理研究院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1809-1816,共8页
文摘
中国实验快堆(CEFR)堆芯的热工参数是否超出限值是评价反应堆安全运行的标准。本文针对燃料包壳最高温度预测问题,通过堆芯子通道分析程序COBRA生成数据样本后,开发基于BP神经网络自适应算法的智能预测程序,对于特定的单盒组件,仅需给出堆芯进口功率和流量,即可实现燃料包壳最高温度的快速准确预测。结果表明,与COBRA相比,在大规模重复性计算的场景下,自开发程序能节约大量计算时间和算力,提高燃料包壳设计和CEFR运行时的操作效率。实验分析得出BP神经网络方法的最大相对误差不超过6%,平均预测相对误差不超过3%,计算效率提升至原程序的300倍,网络模型的预测精度高,且易推广至实验快堆其他参数预测,具有很大的应用前景。
关键词
中国实验快堆
燃料
包
壳
最高
温度
BP神经网络
自适应方法
Keywords
China Experimental Fast Reactor
maximum temperature of fuel cladding
BP neural network
adaptive method
分类号
TL333 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国实验快堆热工参数的自适应BP神经网络预测方法研究
王东东
杨红义
王端
林超
王威策
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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