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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: 收藏
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引用; 《原子能科学技术》2020年第10期54卷 1809-1816页; 作者：王东东杨红义王端林超王威策中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究部北京102413 核工业研究生部北京102413 核工业西南物理研究院四川成都610041; 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。; 来源：详细信息评论

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