【摘 要】
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为适应船用核动力装置变负荷运行工况时功率的调节，提出了一种基于运行数据统计学习的方法计算需求功率，并分别运用支持向量机和BP神经网络两种机器学习方法进行了数值试验。结果表明，在负荷急剧变化过程中，基于数据统计学习的方法计算精度优于物理模型法，特别是基于支持向量机的方法，它可在短时间内经一遍训练即可得到符合精度的训练模型，且可保证其得到的极值解即为全局最优解。此外，该方法还可应对某些输入信号缺失的情
【机 构】
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College of Naval Architecture and Power, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China
【出 处】
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第八届(2012)北京核学会核应用技术学术交流会
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为适应船用核动力装置变负荷运行工况时功率的调节，提出了一种基于运行数据统计学习的方法计算需求功率，并分别运用支持向量机和BP神经网络两种机器学习方法进行了数值试验。结果表明，在负荷急剧变化过程中，基于数据统计学习的方法计算精度优于物理模型法，特别是基于支持向量机的方法，它可在短时间内经一遍训练即可得到符合精度的训练模型，且可保证其得到的极值解即为全局最优解。此外，该方法还可应对某些输入信号缺失的情况，提高了计算过程的稳定性、可靠性和容错控制能力。
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在AP1000中，连接堆芯补水箱和冷腿间的压力平衡管线中的气泡份额决定了堆芯补水箱的注入量，其中，气泡源自冷腿中的分层夹带.为研究APl000核电站中气液分层夹带现象对堆芯非能动余热排出系统的整体特性的影响，本文以Relap5/Mod3.2作为计算平台，建立了AP1000小破口失水事故模型并进行了数值计算，对比了采用与不采用水平分层夹带模型的计算结果，发现该模型对事故发展有重要的影响.
反应堆安全注射系统是包含复杂操作时序的动态系统,本文研究了应用GO-FLOW方法对其进行可靠性分析,导出了能将GO-FLOW用于含两种失效模式的可修部件状态概率计算的可靠性参数等效模型,并验证了模型的正确性。给出了实际算例,结果表明,GO-FLOW方法是对含时序问题的动态系统进行可靠性分析的有效工具,本文导出的可靠性参数等效模型提高了GO-FLOW对多状态问题的分析能力。
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