【摘 要】
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为了将代理模型应用于核工程反应堆热工水力现象中，以再淹没现象为研究对象，构建代理模型，并通过控制实验参数的数量，来化解精度与效率之间的矛盾。首先使用拉丁超立方方法抽取输入样本，并通过RELAP5建模获取输出样本，由MATLAB分别构建RBF神经网络代理模型和Kriging代理模型，对包壳峰值温度（PCT）进行拟合。然后分析比较了2种代理模型的拟合结果，发现2种代理模型的相对误差值均小于0.15%,
【基金项目】
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上海市青年科技英才扬帆计划（19YF1416800）；
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为了将代理模型应用于核工程反应堆热工水力现象中，以再淹没现象为研究对象，构建代理模型，并通过控制实验参数的数量，来化解精度与效率之间的矛盾。首先使用拉丁超立方方法抽取输入样本，并通过RELAP5建模获取输出样本，由MATLAB分别构建RBF神经网络代理模型和Kriging代理模型，对包壳峰值温度（PCT）进行拟合。然后分析比较了2种代理模型的拟合结果，发现2种代理模型的相对误差值均小于0.15%,均适用于再淹没现象；Kriging代理模型的拟合精度高于RBF神经网络代理模型。
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