【摘 要】
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核电厂概率安全分析中,由于数据源存在不确定性,导致无法进行准确评估,因此需开展不确定性分析。样本在空间分布的均匀特性是不确定性分析的关键因素,不同的样本分布导致不确
【机 构】
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中国科学技术大学核科学技术学院,中国科学院核能安全技术研究所、中国科学院中子输运理论与辐射安全重点实验室
【基金项目】
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国际热核聚变实验堆(ITER)计划专项资助(2104GB112000);中国科学院战略性先导科技专项资助(XDA03040000);中国科学院科技数据资源整合与共享工程“重点数据库”项目资助(XXH12504-1-09);中国科学院合肥物质科学研究院青年火花基金资助项目(YZJJ201327);国家自然科学基金资助项目(91026004)
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核电厂概率安全分析中,由于数据源存在不确定性,导致无法进行准确评估,因此需开展不确定性分析。样本在空间分布的均匀特性是不确定性分析的关键因素,不同的样本分布导致不确定分析结果差异较大。传统的拉丁超立方抽样方法在样本空间分布均匀性方面未进行优化,改进分布式超立方抽样（IHS）方法通过保持样本点之间的最优距离来实现空间均匀分布,但其最优距离只能在理想分布下达到最优。为改进IHS设计上的缺陷,提出了基于因子函数的α-IHS方法,利用修正因子α来优化IHS方法中的最优距离。结果表明,该方法较IHS方法具有更均匀的
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