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神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用
被引量：
7
1
作者
韦子豪
王端
+1 位作者
王东东
潘翠杰
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期825-834,共10页
基于大规模数据的训练,神经网络模型能迅速准确预测堆芯的有效增殖因数(k eff)、组件功率峰因子(Rad)和棒功率峰因子(FΔH),并以这3个参数作为衡量换料方式优劣的标准,构造改进的遗传算法从大量堆芯燃料方案中迅速搜索出最优排布方案,...
基于大规模数据的训练,神经网络模型能迅速准确预测堆芯的有效增殖因数(k eff)、组件功率峰因子(Rad)和棒功率峰因子(FΔH),并以这3个参数作为衡量换料方式优劣的标准,构造改进的遗传算法从大量堆芯燃料方案中迅速搜索出最优排布方案,解决了在大量堆芯换料方案中选择最优方案费时的问题。堆芯装载方式建模时,设计二进制向量作为输入参数,有效减少了网络复杂度、提高了预测精度;最优方案搜索时,具有独特交叉算子、选择算子的遗传算法保证了搜索结果在可行域内,并提高了搜索效率。理论分析和数值实验结果表明,包含1个隐藏层的单隐层自适应BP网络可很好预测keff数据,包含3个隐藏层的自适应BP神经网络可较好地预测Rad和FΔH数据,再运用遗传算法快速搜索出了较理想的换料方案,为人工智能算法在核工业中的进一步深入应用提供参考。
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关键词
堆芯换料优化
自适应BP神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用
被引量：
7
1
作者
韦子豪
王端
王东东
潘翠杰
机构
中国原子能科学研究院
核工业研究生部
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期825-834,共10页
文摘
基于大规模数据的训练,神经网络模型能迅速准确预测堆芯的有效增殖因数(k eff)、组件功率峰因子(Rad)和棒功率峰因子(FΔH),并以这3个参数作为衡量换料方式优劣的标准,构造改进的遗传算法从大量堆芯燃料方案中迅速搜索出最优排布方案,解决了在大量堆芯换料方案中选择最优方案费时的问题。堆芯装载方式建模时,设计二进制向量作为输入参数,有效减少了网络复杂度、提高了预测精度;最优方案搜索时,具有独特交叉算子、选择算子的遗传算法保证了搜索结果在可行域内,并提高了搜索效率。理论分析和数值实验结果表明,包含1个隐藏层的单隐层自适应BP网络可很好预测keff数据,包含3个隐藏层的自适应BP神经网络可较好地预测Rad和FΔH数据,再运用遗传算法快速搜索出了较理想的换料方案,为人工智能算法在核工业中的进一步深入应用提供参考。
关键词
堆芯换料优化
自适应BP神经网络
遗传算法
Keywords
core refueling optimization
adaptive BP neural network
genetic algorithm
分类号
TM623.91 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用
韦子豪
王端
王东东
潘翠杰
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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参考文献
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