反应堆时空动力学蒙特卡罗改进准静态方法研究

改进准静态方法可采用大时间步,减少反应堆时空动力学问题的计算耗时。本文提出了蒙特卡罗改进准静态方法,将两种方法的优势结合,用于新型反应堆的时空动力学问题。基于改进准静态方法的理论框架,研究设计了伴随通量统计、动态参数统计和形状函数计算等相应的蒙特卡罗算法。针对一维两群问题,实现了相应的算法。与确定论程序计算结果的比较表明,蒙特卡罗改进准静态方法是可行的。     

基于GMFAC的核电厂蒸汽发生器水位优化控制

针对蒸汽发生器水位"虚假水位"等问题,在无模型自适应控制(MFAC)理论的基础上提出高"泛模型"无模型自适应控制(GMFAC)方法,并设计用于蒸汽发生器水位优化控制的控制器。为解决无模型自适应控制参数优化问题,采用了一种基于动物行为的群体智能优化算法——人工鱼群算法(AFSA)。为了避免陷入局部最优,提高收敛速度,同时采用一种改进的AFSA算法(PSO-AFSA),参考粒子群(PSO)算法的自身认知与群体认知行为,定义鱼群的生活行为,以提高算法的精度,达到快速获得全局最优的目标。仿真结果表明:人工鱼群算法优化后的GMFAC具有更加优良的性能指标和抗扰能力。     

数字化核电厂主控制室温湿度控制设计优化

核电厂主控制室温湿度控制系统存在较大的容量滞后和多种外部干扰,为满足主控制室操纵员的人因需求和盘台设备的环境要求,提出了基于串级控制系统的主控制室温湿度控制改进设计方案。为克服PID控制器严重依赖精确数学模型的弊端,提出了基于粒子群优化（PSO ）改进算法实现PID参数智能整定的方法。     

基于图像配准的原子力显微镜图像热漂移失真校正

在室温大气环境中,原子力显微镜(AFM)的热漂移会影响扫描过程中针尖定位的精度,导致扫描图像的失真,从而增大基于AFM图像的二维测量的误差.针对这种失真,在图像配准方法的基础上提出了热漂移补偿方法,通过建立热漂移的线性模型,校正扫描的AFM图像,从而恢复样品的真实形貌,有效提高了AFM图像二维平面内的测量准确性.     

改进ADMM-TV算法重建CT图像

将ADMM算法与TV算法结合,并在原始ADMM-TV算法的基础上进行了改进,提出基于ADMM-TV的改进算法,该改进算法能够在迭代过程中自适应地选取到更优的λ值,从而提高ADMM算法进行稀疏重建的成像质量。最后进行phantom图像的仿真实验,并将原始算法与改进算法在相同实验环境下进行对比,结果表明,改进算法能够实现更好的重建效果,并且能够有效提高图像信噪比,同时具有一定的抗噪能力。     

基于粒子群优化算法的压水堆失水事故研究

为提高对失水事故的诊断能力,在反向传播(BP)算法基础上,建立基于粒子群优化(PSO)算法的故障诊断网络,利用PSO算法训练神经网络的权重和阈值,以克服BP算法易陷入局部极小问题。仿真试验表明,该诊断网络对失水事故有较高的诊断精度。     

基于改进Richardson–Lucy算法的中子照相图像几何不锐度修正方法研究

中子照相系统因其特定的成像结构,使得成像后的中子照相图像不可避免地存在几何不锐度。为提升中子照相图像的质量,本文提出一种基于改进Richardson–Lucy算法的中子照相图像几何不锐度修正方法,该方法首先根据几何不锐度的形成原理构建点扩散函数,然后通过拉普拉斯算子和中值滤波方法去除图像中的γ白斑噪声,最后采用Richardson–Lucy算法对图像进行复原。采用线对模板样品进行测试,并与4种现有的中子照相图像几何不锐度修正算法进行对比,验证了本文算法可将衡量中子照相图像几何不锐度修正效果的平均梯度、空间频率指标分别提升60.23%和29.90%,能够实现几何不锐度的修正,同时解决图像复原过程中γ白斑噪声的放大问题,为实现高分辨率的中子照相提供重要技术支撑。     

基于单电极激励的ART迭代算法电阻层析成像研究

电阻层析成像(ERT)图像重建技术是一个不适定的逆问题求解过程,其中单电极激励是目前ERT测量中获得数据比较多的一种测量方式。论文在此测量基础上提出一种基于灵敏系数原理与ART迭代算法相结合的图像重建算法,推导出了求解ERT反问题的计算步骤。实验结果表明,该算法能够有效地标出物体的位置,与FPB算法相比较,对于简单的流型,该算法有成像质量高的优点,为ERT中单电极激励的研究提供了一种新的方法。     

递变电压下投影融合图像重建研究

针对变电压投影数据中的不完全投影数据重建问题,提出基于投影数据线性融合的变电压CT重建算法。该算法根据最佳灰度带提取递变电压投影序列中的有效信息,利用线性融合的方法,把低电压下的投影数据通过线性关系融合到相邻高电压投影数据上,依此类推直至最高电压,获得一幅完整信息的高动态投影数据,并利用TV-ART算法重建。实验表明:线性融合算法不仅实现了变电压图像信息的完整重建,像素值也更加稳定。     

基于压水堆核电机组等效热降法的改进算法

由于核电汽轮机抽汽状态点焓值及排汽焓难以准确确定,使得压水堆核电机组常规等效热降法计算结果存在偏差.针对这一问题,提出压水堆核电机组等效热降法的改进算法.对1000MW压水堆核电机组二回路热力系统进行实例计算,结果表明:用等效热降法的改进算法所得的汽轮机实际循环热效率与设计值相比较,误差在允许的范围内.等效热降法的改进...     

Study of three—dimensional PET and MR image registration based on higher—order mutual information

Mutual information has currently been one of the most intensively reserached measures.It has been proven to be accurate and effective registration measure.Despite the general promising results,mutual information sometimes smight lead to misregistration because of neglecting spatial information and treating intensity variations with undue sensitivity.In this paper,an extension of mutual information framework was proposed in which higher-order spatial information regarding image structures was incorporated into the registration processing of PET and MR.The second-order estimate of mutual information algorithm was applied to the registration of seven patients.Evaluation from Vanderbilt University and our visual inspection showed that sub-voxel accuracy and robust results were achieved in all cases with second-order mutual information as the similarity measure and with Powell‘s multidimensional direction set method as optimization strategy.     

基于改进的二维Otsu分割算法及其应用研究

传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对传统二维阈值分割算法处理图像计算时间长、噪声干扰严重等缺点,提出了一种改进的二维快速Otsu阈值自动分割算法。该算法通过改变二维直方图判别域的划分,将阈值搜索空间由二维降为一维,并运用迭代运算提高运算速度。实验结果证明,所用的改进方法更为准确地划分了目标和背景区域,增强了图像的分割效果,运用迭代运算和传统方法相比减少了处理时间。     

基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制

In view of the nonlinear and reactive constraint of nuclear reactors in the process of variable power, this paper proposes an improved generalized predictive control (JGPC) for core power control. The JGPC calculates the predicted output value by predicting the model parameters and recursive relationships. At the same time, chaos particle swarm optimization (CPSO), which is improved by the sinusoidal chaos strategy and nonlinear inertia weight, is applied to the rolling optimization of JGPC. In the process of optimization, the reactive constraint are dealt with by setting optimization boundary and chaos strategy. The controlled auto-regressive integral moving average (CARIMA) model of core power is established as the JGPC prediction model, and the forgetting factor recursive least squares (FFRLS) method is used to identify the model parameters online. The JGPC controller is simulated and validated based on MATLAB platform. The results show that the controller can make the core power follow the set value quickly and steadily under the condition of satisfying the constraint, and has a certain anti-interference ability.     

基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制

针对核反应堆变功率过程中系统的非线性和反应性增量约束问题,本文将具备模型参数自适应辨识能力的改进型广义预测控制器（JGPC）应用于堆芯功率控制,该控制器通过预测模型参数和递推关系计算未来时刻的预测输出值,同时采用经正弦混沌策略和非线性惯性权重改进的混沌粒子群算法（CPSO）进行滚动优化,在优化过程中通过设定优化边界和混沌策略来处理反应性约束;以堆芯功率的受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）作为预测模型,并采用遗忘因子递推最小二乘法（FFRLS）自适应辨识模型参数,以克服堆芯功率模型非线性。基于MATLAB平台对本文控制器进行仿真验证,结果表明,该控制器在满足约束条件的情况下,能使堆芯功率快速、稳定地跟随设定值,且具备一定的抗干扰能力。      

Research on optimization design of PWR flow distribution device based on numerical simulation

ABSTRACT

In the lower chamber of pressurized water reactor (PWR), the flow distribution device is the core module to distribute coolant into the core. It has complex structure and numerous design parameters. Therefore, it has important theoretical and practical significance to optimize the device. The mesh independence verification, turbulence model selection, and data processing all can influence the numerical simulation results of the lower chamber, in order to research the influence, a numerical simulation method based on the original model of CNP1000 reactor lower chamber is proposed in this paper. In the method, an optimization design method of flow distribution device is established based on surrogate model. The main design variables and optimization objectives are determined based on the device’s structure and function characteristics. And then it respectively adopts Kriging algorithm and multi-objective genetic algorithm to establish a surrogate model of flow distribution device and optimize it globally. Finally, the optimal design variables are obtained. Compared with the device’s performance before optimization, the after optimization has smaller total pressure loss and more uniform flow. The effectiveness and practicability of proposed optimization design method can be verified.     

全帧CCD探测器CT扫描数据读出与拖影校正研究

以光纤耦合全帧CCD方式制作的X射线探测器在实验室高精度X射线CT扫描中广泛应用。由于X射线的强穿透特性,全帧CCD探测器通常工作在无快门模式,图像拖影是该模式下必定存在的伪影。本文针对全帧CCD探测器CT扫描图像拖影校正进行研究,提出了非曝光行校正法校正投影图像拖影,避免了利用暗像元校正法校正投影图像拖影时可能会带来的条形伪影;针对动态曝光CT扫描,设计了基于辐射屏蔽的投影图像感兴趣区域快速读出模式,通过降低电荷转移时间有效抑制投影图像拖影的产生,提高探测器有效信号动态范围。实验结果表明：应用非曝光行校正法能有效校正投影图像拖影、提高投影图像质量;采用投影图像感兴趣区域快速读出模式可有效解决动态曝光CT扫描图像拖影校正难题。     

大型压水堆机械补偿控制策略仿真研究

机械补偿（MSHIM）运行的优点之一是实现了堆芯功率和轴向功率偏移（AO）在控制手段方面的部分解耦，但原始控制策略设计并未充分利用该优点。本研究通过理论分析提出了一种新的改进型MSHIM控制策略，同时基于节点反应堆模型开发了MSHIM控制系统仿真平台，并利用该平台对西屋公司原始控制策略、西屋公司Drudy的改进控制策略和本研究提出的改进控制策略进行仿真研究和比对。结果表明，本研究提出的改进型MSHIM控制策略能够显著地提高AO的控制精度，并能减少控制棒的移动，明显地改善了AP1000核电机组的运行效果，可在工程中参考使用。      

反应堆辐射屏蔽多目标优化方法研究

为解决基于蒙特卡罗方法的传统屏蔽优化方法效率低、可应用性差的缺点,本文基于精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）和小批量随机梯度下降法（MBGD）对反应堆屏蔽优化方法进行了研究,同时改进了遗传算法自适应变异率算子以增强遗传算法的全局寻优能力,提出了反应堆屏蔽多目标优化方法。构建反应堆二次屏蔽多目标优化模型,将蒙特卡罗方法与神经网络预测方法输出的屏蔽后归一化中子透射率进行对比,验证了MBGD的准确性。通过神经网络与NSGA-Ⅱ的耦合对屏蔽参数进行约束寻优,能够快速找到屏蔽设计模型的Pareto前沿,可实际应用于反应堆辐射屏蔽多目标优化工程设计。      

基于时间序列分析方法对安全壳泄漏率测量阶段的气体弛豫过程研究

安全壳试验期间安全壳内气体在泄漏率测量平台经历了温度、蒸汽分压等参数波动并再次进入平稳的弛豫过程,本文针对判断新稳态建立的标准、气体弛豫时间、影响弛豫过程的因素等内容进行分析,以期通过计算检验统计量进行平稳性检验的方法给出判断平稳的标准,并对弛豫过程中各项参数的时间序列进行序列分解,对各参数的弛豫过程分别进行分析。研究结果表明,安全壳内气体因安全壳加压造成的蒸汽分压不均匀是影响弛豫时间的主要因素。因此,进一步提出控制蒸汽分压不平衡势,以缩短泄漏率结果的弛豫时间。      

基于MATLAB核径迹图像聚焦算法的研究

为了解决噪声对核径迹图像的参数提取、判别、分类与计数以及数据处理的影响,借助MATLAB软件分析了不同焦距核径迹图像的直方图特征、频谱特征和边缘特征,并确定了Robert算子作为对核径迹图像边缘检测的最好算子.同时,以核径迹图像的总灰度值之和取最大值为核径迹图像聚焦质量的评价标准,并按照这个标准设计了显微镜的自动聚焦算法.