【摘 要】
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利用遗传BP神经网络建立超临界水自然循环稳态流量预测模型,采用平均影响值(MIV)的概念进行参数敏感度分析。研究结果表明,遗传BP网络可以很好的预测超临界水自然循环稳态流
【机 构】
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华北电力大学核科学与工程学院,华北电力大学核热工安全与标准化研究所,南华大学核科学技术学院,中核核反应堆热工水力技术重点实验室
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利用遗传BP神经网络建立超临界水自然循环稳态流量预测模型,采用平均影响值(MIV)的概念进行参数敏感度分析。研究结果表明,遗传BP网络可以很好的预测超临界水自然循环稳态流量值,误差落在了±10%范围内。在所选的参数范围内,入口温度增大,稳态流量减小,提高试验段高度或减小加热段长度、出入口阻力系数可以使自然循环流量增加,其重要度排序为入口温度、试验段高度、入口阻力系数、出口阻力系数、加热段长度,且入口阻力系数、出口阻力系数、加热段长度影响基本对等。
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