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热管冷却反应堆的固态堆芯具有模块化、无流动回路等诸多优势,受到诸多学者关注。固态堆芯在工作寿期内涉及复杂的热力耦合行为。本文基于ABAQUS对固态堆芯工作性能进行了热力耦合分析。结合子程序的二次开发,综合考虑了间隙传热模型及材料在极端工况下的蠕变、肿胀等行为。探究了各部件之间的相互作用关系。基于有限元仿真对固态堆芯尺寸进行参数优化,使用深度神经网络建立代理模型,使用NSGA-Ⅱ算法获得了pareto前沿解集。相较于初始设计参数,优化后的堆芯最高温度下降8.44%,最大应力下降34.43%,改善了固态堆芯的性能。  相似文献   
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