| BP神经网络在DNBR计算中的应用 |
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| 引用本文： | 黄禹,刘俊强,刘乐.BP神经网络在DNBR计算中的应用[J].核技术,2015(7). |
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| 作者姓名： | 黄禹 刘俊强 刘乐 |
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| 作者单位： | 深圳中广核工程设计有限公司上海分公司上海 200241 |
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| 摘 要： | 在压水堆事故分析中,通常采用系统分析程序、热流密度计算程序和子通道分析程序分步计算堆芯偏离泡核沸腾比(Departure from Nucleate Boiling Ratio,DNBR)。利用该方法计算的堆芯DNBR结果准确性较好,但是计算过程繁琐、费时。对于系统分析程序自带的堆芯DNBR简化计算模型,由于其根据堆芯限制线偏微分近似得到,适用范围较窄,准确性也难以保证。利用神经网络中的误差反向传播(Back Propagation,BP)算法,基于堆芯核功率、入口温度、流量和压力4个变量对应的一系列DNBR值,选取部分数据进行训练并建立模型,以达到快速和准确地预测堆芯DNBR的目的。根据误差分析,建立的计算模型具有较好的准确性,而且在部分失流事故和汽机停机事故下可较好地预测堆芯DNBR。
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| 关 键 词： | 偏离泡核沸腾比 神经网络 误差反向传播算法 事故分析 |
Application of BP neural network in DNBR prediction |
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| HUANG Yu,LIU Junqiang,LIU Le.Application of BP neural network in DNBR prediction[J].Nuclear Techniques,2015(7). |
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| Authors: | HUANG Yu LIU Junqiang LIU Le |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | DNBR Neural network BP algorithm Accident analysis |
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