摘要：Mo基合金作为先进核反应堆的包壳等堆芯结构材料的候选材料,其高温抗拉强度仍是制约其在先进核反应堆领域应用的瓶颈之一。本文通过收集Mo基合金的成分及抗拉强度等数据,并对数据进行相关性分析及重要属性的筛选,采用贝叶斯优化卷积神经网络的回归模型,构建了Ti、Zr、C、N等关键成分与Mo基合金抗拉强度的关联性,获得针对Mo基合金高温抗拉强度的性能预测。结合相关性分析以及建模预测分析得出:Ti、Zr、Re、La_(2)O_(3)有利于Mo基合金高温抗拉强度的提升;N和Si不利于Mo基合金高温抗拉强度的提升。后续通过分析双元素或者三元素组合共同影响抗拉强度变化,可以得出在特定温度条件下,Mo基合金抗拉强度达到一定范围的成分设计方案。

摘要：包壳是核燃料与冷却剂之间最直接的隔离屏障,面临着高温、高压、腐蚀及辐照等一系列考验,是反应堆的第一道安全屏障,起到防止核燃料外泄的重要作用。因此,包壳材料的选择直接决定了燃料组件的服役安全性、稳定性和经济性。当前第四代核能系统中最具发展前景的液态金属冷却堆(如钠冷快堆、铅冷快堆等),其候选包壳材料主要围绕奥氏体不锈钢、铁素体/马氏体不锈钢、ODS合金以及难熔合金开展研究,重点关注材料在极端环境(高温、辐照)下的力学性能以及液态金属相容性等。本文主要对几类重点候选包壳材料进行调研,总结目前材料的优缺点及发展方向。目前包壳材料研究聚焦辐照、高温力学和腐蚀耦合的作用场景,但获得兼顾多性能优化的新材料仍极具难度和挑战。材料基因工程目标在于通过“高通量材料计算、高通量材料实验以及大数据和人工智能”技术加快材料“发现-研发-生产-应用”全过程,缩短材料研发周期,因此希望借鉴材料基因工程的理念,利用材料数据库结合机器学习的方法,加速设计多目标优化的高性能包壳材料,以满足第四代核能系统的设计要求,推进其快速发展应用。

摘要：氧化物弥散强化(ODS)合金作为第4代先进堆结构材料和聚变堆第一壁结构材料的候选材料,其抗辐照性能仍是制约其在快堆和聚变堆领域应用的关键技术难题。本文通过收集ODS合金的成分、固化和热处理工艺、辐照条件、测试条件(包括温度等)及屈服强度等数据约570条,并对数据进行清洗及重要属性的筛选,采用机器学习中反向传播的深度神经网络方法,尝试构建了Cr、Y_(2)O_(3)等关键成分与ODS合金中子辐照硬化的关联性,获得针对ODS合金辐照硬化的性能预测。结果表明:Cr含量约为6%、Y_(2)O_(3)添加量约为0.2%时,ODS合金的辐照硬化程度降低,同时Ti的添加有利于ODS合金辐照硬化程度的降低,而添加Al则会加剧其辐照硬化。据此,后续可得出一定辐照条件下,辐照硬化程度更低的ODS合金成分设计方案。