【摘 要】
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中国实验快堆(CEFR)堆芯的热工参数是否超出限值是评价反应堆安全运行的标准。本文针对燃料包壳最高温度预测问题,通过堆芯子通道分析程序COBRA生成数据样本后,开发基于BP神
【机 构】
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中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究部,核工业研究生部,核工业西南物理研究院
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中国实验快堆(CEFR)堆芯的热工参数是否超出限值是评价反应堆安全运行的标准。本文针对燃料包壳最高温度预测问题,通过堆芯子通道分析程序COBRA生成数据样本后,开发基于BP神经网络自适应算法的智能预测程序,对于特定的单盒组件,仅需给出堆芯进口功率和流量,即可实现燃料包壳最高温度的快速准确预测。结果表明,与COBRA相比,在大规模重复性计算的场景下,自开发程序能节约大量计算时间和算力,提高燃料包壳设计和CEFR运行时的操作效率。实验分析得出BP神经网络方法的最大相对误差不超过6%,平均预测相对误差不超过3%
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