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基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超臨界水自然循環(huán)穩(wěn)態(tài)流量研究

發(fā)布時(shí)間:2018-02-20 19:12

  本文關(guān)鍵詞: 超臨界水 自然循環(huán) 穩(wěn)態(tài)流量 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 出處:《核科學(xué)與工程》2017年05期  論文類型:期刊論文


【摘要】:利用遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立超臨界水自然循環(huán)穩(wěn)態(tài)流量預(yù)測(cè)模型,采用平均影響值(MIV)的概念進(jìn)行參數(shù)敏感度分析。研究結(jié)果表明,遺傳BP網(wǎng)絡(luò)可以很好的預(yù)測(cè)超臨界水自然循環(huán)穩(wěn)態(tài)流量值,誤差落在了±10%范圍內(nèi)。在所選的參數(shù)范圍內(nèi),入口溫度增大,穩(wěn)態(tài)流量減小,提高試驗(yàn)段高度或減小加熱段長(zhǎng)度、出入口阻力系數(shù)可以使自然循環(huán)流量增加,其重要度排序?yàn)槿肟跍囟取⒃囼?yàn)段高度、入口阻力系數(shù)、出口阻力系數(shù)、加熱段長(zhǎng)度,且入口阻力系數(shù)、出口阻力系數(shù)、加熱段長(zhǎng)度影響基本對(duì)等。
[Abstract]:Establish a prediction model of steady flow of natural circulation supercritical water using genetic BP neural network, the mean impact value (MIV) concept of parameter sensitivity analysis. The results show that the genetic algorithm BP neural network can well predict the steady-state value of supercritical water flow in natural circulation, the error falls on the + 10% range. In the range of parameters the selected within the entrance temperature increases, the steady-state flow decreases, increase or decrease the height of the test section of heating section, entrance resistance coefficient can make the natural circulation flow rate increases, the ranking for the entrance temperature, test section height, entrance resistance coefficient, outlet resistance coefficient, heating length and entrance resistance coefficient, export the drag coefficient, the length of heating effect and so on.

【作者單位】: 華北電力大學(xué)核科學(xué)與工程學(xué)院;華北電力大學(xué)核熱工安全與標(biāo)準(zhǔn)化研究所;南華大學(xué)核科學(xué)技術(shù)學(xué)院;中核核反應(yīng)堆熱工水力技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:基金項(xiàng)目:超臨界水自然循環(huán)流動(dòng)換熱特性研究(2013B40)
【分類號(hào)】:TL33;TP183

【相似文獻(xiàn)】

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7 周,

本文編號(hào):1519800


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