【摘 要】
：
假想堆芯解体事故是一种概率极低,但理论上最为危险的快堆事故之一。在该事故过程中,堆芯解体会导致主容器中的钠冷却剂通过反应堆各组件的空隙中泄漏至安全壳。本文对示范快
论文部分内容阅读
假想堆芯解体事故是一种概率极低,但理论上最为危险的快堆事故之一。在该事故过程中,堆芯解体会导致主容器中的钠冷却剂通过反应堆各组件的空隙中泄漏至安全壳。本文对示范快堆进行了泄漏途径分析,构建并完善主要流道通的模型,通过FLUENT进行了网格无关性检验与时间步长无关性检验,论证了数值计算的可靠性,并采用了一种较为精确的计算方案。计算得到单相流体条件下在1s内钠的总泄漏量为601.4kg,该结果是一个较为保守的结论。
其他文献
SVM的损失函数可以保证分类结果的高置信度,但同时是一个无界的凸函数,导致受噪声的影响较大。为了提高SVM在噪声环境下的分类效果,提出使用结合了pinball和LS损失函数的ML loss来降低对噪声的敏感性,将其应用到SVM中得到MLSVM模型。根据LS损失函数具有结构风险最小化的特性和等式约束来简化求解过程,然后使用pinball损失函数根据分类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,再使用
本文采用根本原因分析方法,对某核电CPR1000机组辅助给水系统汽动给水泵第二级叶轮开裂的共性问题进行了根本原因的分析。通过化学成分分析、残余应力测试、断口分析,并结合
针对核桃低产低效园改造,提出了合理间伐、嫁接改良、加强土肥水管理、合理修剪、加强花果管理、病虫害防控、科学调整园区规划等综合配套技术,以实现低产低效园提质增效目的
无人机的广泛应用给防空安全带来很大威胁,对其进行有效检测才能正确实施监控和预警。无人机目标的检测面对的检测场景比较复杂,且其飞行高度低、体积小、机动性强,一直是计算机视觉领域研究的热点问题之一。围绕复杂场景下无人机目标检测问题,首先分析了检测任务的特点和检测需求,对当下主流深度学习目标检测算法进行了介绍,提出YOLO系列算法更适用于无人机目标检测的观点;梳理了YOLO系列算法的基本原理和优化过程,