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题名核能领域智能设计优化的需求与应用分析
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作者
谭思超
程家豪
李桐
李江宽
田瑞峰
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机构
哈尔滨工程大学船舶热能动力全国重点实验室
哈尔滨工程大学核科学与技术学院
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出处
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第7期1373-1385,I0002,共14页
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基金
国家自然科学基金(12405200)。
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文摘
人工智能技术已在多个工业领域的设计优化中得到广泛应用,作为核能产业链的源头关键环节,智能化的设计优化正成为人工智能与核能技术深度融合的重要节点,然而核能系统设计优化长期受限于安全约束刚性、多物理场强耦合及专家经验依赖等瓶颈,核能领域的智能设计较核工业界期望的智能化图景仍有一定距离。本文结合核能领域的设计优化需求与智能优化原理,从物理组成优化与功能流程优化两方面归纳总结了设计优化的研究与应用现状,通过参考和对比其他前沿行业在智能设计方面的先进研究案例,梳理当前核能领域设计优化方面的核心技术障碍,总结出针对核能特性的牵引技术与突破路径,为破解核能领域智能设计应用进程缓慢的困境提供理论指引与参考。
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关键词
人工智能
核能工程设计
启发式算法
强化学习
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Keywords
artificial intelligence
nuclear energy engineering design
heuristic algorithm
reinforcement learning
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分类号
TL3
[核科学技术—核技术及应用]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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