【摘 要】
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核电以清洁、可控、高效等优点正在逐步成为全球新能源重点发展对象之一,但伴随着核电推广也带来了乏燃料组件的后处理问题。乏燃料是反应堆卸载出的已达到设计燃耗深度的核燃料,其内部仍残留有大量未反应的核元素,因此我国采取闭式循环技术对乏燃料进行后处理,即将乏燃料剪碎后通过化学反应提取回收可利用核元素。剪切机是闭式循环后处理开展组件剪切的关键设备,乏燃料组件结构复杂其同时包含韧性及脆性材料,剪切时产生的剪切
【基金项目】
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XX组件剪切科研样机系统设计研发,项目编号:JG2015013；
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核电以清洁、可控、高效等优点正在逐步成为全球新能源重点发展对象之一,但伴随着核电推广也带来了乏燃料组件的后处理问题。乏燃料是反应堆卸载出的已达到设计燃耗深度的核燃料,其内部仍残留有大量未反应的核元素,因此我国采取闭式循环技术对乏燃料进行后处理,即将乏燃料剪碎后通过化学反应提取回收可利用核元素。剪切机是闭式循环后处理开展组件剪切的关键设备,乏燃料组件结构复杂其同时包含韧性及脆性材料,剪切时产生的剪切侧向力不仅对设备的可靠性有极大的影响,同时还影响着组件的剪切效果。因此本文对剪切乏燃料模拟组件（同乏燃料组件材料性能近似但无放射性）产生的剪切侧向力进行了研究,具体研究内容如下:（1）对乏燃料剪切科研样机的工作原理及剪切过程进行了研究,分析了剪切机对模拟组件进行剪切时刀具的受力情况,依据受力分析设计了乏燃料剪切侧向力装置和搭建数据采集系统。对乏燃料模拟组件剪切过程中侧向力的影响因素进行了研究,设计正交试验,进行了不同剪切参数下的剪切侧向力试验。对各潜在影响因素进行了敏感性分析,确定了剪切侧向力的主要影响参数为剪切长度L、剪切速度V、压紧力P’。（2）开展了基于BP神经网络的乏燃料模拟组件剪切侧向力预测模型的研究。模型输入为组件的剪切参数,包括剪切长度L、剪切速度V、压紧力P’,模型输出为剪切侧向力。为了提高模型的预测精度,采用爬行优化算法对BP神经网络的阈值和权重进行优化,并对爬行优化算法做了一定改进。将本文提出的预测模型与实际值及其他预测模型进行对比,验证了预测模型的准确性,且模型具有较高的预测精度。（3）针对需要同时对剪切侧向力和剪切效率进行优化的问题,建立了一个乏燃料模拟组件剪切参数的多目标优化模型,优化变量为剪切长度L、剪切速度V、压紧力P’,优化目标剪切侧向力通过建立的预测模型计算得到,剪切效率则通过计算单根剪切所需时间得到。为了对目标进行求解,通过引入差分进化,提出了一种改进的多目标樽海鞘优化算法,与原始算法相比,改进的算法提高了解集分布性。改进后多目标樽海鞘优化算法的优化结果表明,优化后活动刀所受剪切侧向力减小了27.85%,剪切效率提高了43.08%,证明所建立的预测及优化模型可用于指导实际生产。
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