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基于粗网格数据驱动湍流模型的快堆热分层分析方法
1
作者
何山郅
刘紫静
赵鹏程
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第7期1447-1456,共10页
为提高反应堆热分层瞬态分析的效率和精度,本文开发了一种瞬态数据驱动粗网格湍流模型。以SUPERCAVNA装置中钠的流动为模拟对象,OpenFOAM为CFD模拟平台,采用标准k-ε模型计算生成细网格流场数据,建立训练数据库。基于机器学习平台Tensor...
为提高反应堆热分层瞬态分析的效率和精度,本文开发了一种瞬态数据驱动粗网格湍流模型。以SUPERCAVNA装置中钠的流动为模拟对象,OpenFOAM为CFD模拟平台,采用标准k-ε模型计算生成细网格流场数据,建立训练数据库。基于机器学习平台TensorFlow引入自注意力机制与双向长短期记忆神经网络的混合架构,构建粗网格设置下湍流涡流黏度的瞬态代理模型。将模型嵌入OpenFOAM求解过程中完成数据驱动湍流模型的开发。通过模拟SUPERCAVNA装置中钠的瞬态流动,对模型进行验证与评估。结果表明:代理模型能较为准确地预测湍流涡流黏度,平均绝对百分比误差SMAPE为5.258 4%;瞬态数据驱动粗网格湍流模型可准确捕捉热分层效应;模型具备一定的泛化能力,能在训练数据集覆盖的Re范围之外复现热混合现象;瞬态数据驱动粗网格湍流模型的计算时间是精细网格CFD模拟的1/13。本文结果可为耦合CFD程序和系统程序提供参考。
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关键词
热分层
数据驱动湍流模型
机器学习
OPENFOAM
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职称材料
题名
基于粗网格数据驱动湍流模型的快堆热分层分析方法
1
作者
何山郅
刘紫静
赵鹏程
机构
南华大学核科学技术学院
南华大学先进核能技术设计与安全教育部重点实验室
出处
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第7期1447-1456,共10页
基金
国防科技工业核动力技术创新中心项目(HDLCXZX-2024-ZH-009)
湖南省教育厅重点项目(24A0288)。
文摘
为提高反应堆热分层瞬态分析的效率和精度,本文开发了一种瞬态数据驱动粗网格湍流模型。以SUPERCAVNA装置中钠的流动为模拟对象,OpenFOAM为CFD模拟平台,采用标准k-ε模型计算生成细网格流场数据,建立训练数据库。基于机器学习平台TensorFlow引入自注意力机制与双向长短期记忆神经网络的混合架构,构建粗网格设置下湍流涡流黏度的瞬态代理模型。将模型嵌入OpenFOAM求解过程中完成数据驱动湍流模型的开发。通过模拟SUPERCAVNA装置中钠的瞬态流动,对模型进行验证与评估。结果表明:代理模型能较为准确地预测湍流涡流黏度,平均绝对百分比误差SMAPE为5.258 4%;瞬态数据驱动粗网格湍流模型可准确捕捉热分层效应;模型具备一定的泛化能力,能在训练数据集覆盖的Re范围之外复现热混合现象;瞬态数据驱动粗网格湍流模型的计算时间是精细网格CFD模拟的1/13。本文结果可为耦合CFD程序和系统程序提供参考。
关键词
热分层
数据驱动湍流模型
机器学习
OPENFOAM
Keywords
thermal stratification
data-driven turbulence model
machine learning
OpenFOAM
分类号
TL334 [核科学技术—核技术及应用]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗网格数据驱动湍流模型的快堆热分层分析方法
何山郅
刘紫静
赵鹏程
《原子能科学技术》
北大核心
2025
0
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参考文献
引证文献
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