【摘 要】
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为精确高效地评价堆芯换料方案的性能,本文基于深度卷积神经网络算法提出了一种换料方案——堆芯关键参数预测方法。该预测方法引入Inception-ResNet的卷积网络结构以提高网
【机 构】
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西安交通大学核科学与技术学院,上海核工程研究设计院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11735011)
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为精确高效地评价堆芯换料方案的性能,本文基于深度卷积神经网络算法提出了一种换料方案——堆芯关键参数预测方法。该预测方法引入Inception-ResNet的卷积网络结构以提高网络深度和学习效率,通过学习基于换料经验生成的大量堆芯换料方案,拟合得到换料方案与堆芯关键参数之间的映射关系。针对某二代改进型机组的实验结果表明,该预测方法对测试集中堆芯换料方案的临界硼浓度的平均预测误差为0.86 ppm,功率峰因子与核焓升因子平均相对误差分别为0.54%与0.38%,平均每个换料方案关键参数预测用时0.0005 s
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