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反应堆堆芯核设计涉及大量方案的搜索与详细计算,缩短方案搜索时间有利于提高核设计效率。数据挖掘技术通过对大量数据进行学习与模式识别,可实现核设计方案物理参数的快速预测,更快地筛选出可行的备选堆芯方案。本文基于数据挖掘的决策树4种算法:C4.5、RepTree、Random Forest及Random Tree,在计算时以燃料富集度、含可燃毒物燃料棒数量及含量作为自变量,以寿期内keff不均匀系数偏差(KUCD)、径向功率不均匀系数偏差(RPNCD)、径向中子通量不均匀系数偏差(RFNCD)、堆芯寿期(CL)