針對(duì)多維不確定性參數(shù)及小概率的功能失效問題,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的功能可靠性分析方法。該方法將自舉抽樣響應(yīng)面擬合模型及最優(yōu)化線抽樣技術(shù)相結(jié)合,進(jìn)而高效獲得非能動(dòng)系統(tǒng)的功能可靠性。以西安脈沖堆為例,結(jié)合中破口失水事故,考慮輸入?yún)?shù)及模型的不確定性,對(duì)其進(jìn)行功能可靠性評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,該自舉抽樣響應(yīng)面模型具有較高的擬合度;最優(yōu)化線性抽樣技術(shù)具有很高的計(jì)算效率,同時(shí)又能保證很好的計(jì)算精度。因此,本研究的評(píng)價(jià)方法對(duì)非能動(dòng)系統(tǒng)隱式非線性的功能失效分析具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。 

【文章來源】：核動(dòng)力工程. 2020,41(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

RELAP5計(jì)算節(jié)點(diǎn)圖

中，n為不確定參數(shù)個(gè)數(shù)；g(X)=A-y(X)為功能函數(shù)，g(X)<0表示系統(tǒng)處于安全狀態(tài)，g(X)>0表示系統(tǒng)處于失效狀態(tài)，g(X)=0表示系統(tǒng)處于臨界狀態(tài)；A為失效準(zhǔn)則；y(X)為熱工水力學(xué)程序；fX(X)為變量X的聯(lián)合概率密度函數(shù)。2功能可靠性分析方法2.1BRS擬合法非能動(dòng)系統(tǒng)物理過程由熱工水力學(xué)程序模擬，其功能函數(shù)是隱式的，可以通過構(gòu)建失效RS的方法近似表達(dá)隱式功能函數(shù)。若用RS法直接求解，需要運(yùn)行熱工水力程序k(2n+1)次，當(dāng)?shù)螖?shù)k較大時(shí)，計(jì)算耗時(shí)[11]。為減少計(jì)算次數(shù)，采用BRS法構(gòu)造功能函數(shù)。BRS法流程如圖1所示。具體步驟如下：（1）樣本點(diǎn)確定。本研究樣本點(diǎn)分為2部分：①通過在不確定性參數(shù)區(qū)間內(nèi)采用拉丁超立方法抽取M組輸入向量，代入RELAP5程序計(jì)算相應(yīng)輸出向量；②在失效域附近采用重要密度函數(shù)進(jìn)行抽樣，抽取N組條件樣本點(diǎn)，并由RELAP5程序計(jì)算相應(yīng)輸出量。（2）BRS功能函數(shù)系數(shù)計(jì)算。采用自舉抽樣從步驟（1）獲得的樣本點(diǎn)中產(chǎn)生t組自舉樣本作為輸入樣本，并由RELAP5程序計(jì)算相應(yīng)輸出量。利用最小二乘法計(jì)算出每組BRS功能函數(shù)系數(shù)，并計(jì)算均方根誤差，以均方根誤差最小為目標(biāo)函數(shù)，確定BRS功能函數(shù)系數(shù)。（3）功能失效概率估算。從不確定性參數(shù)的分布中進(jìn)行重要方向最優(yōu)化線抽樣模擬，代入步驟（2）的功能函數(shù)中，獲得系統(tǒng)輸出響應(yīng)的累積分布函數(shù)，統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到系統(tǒng)功能失效概率。BRS法可在失效域附近獲得更多的失效樣本點(diǎn)，通過數(shù)據(jù)挖掘的方式增加失效樣本點(diǎn)數(shù)目，提高RS模型的擬合精度。BRS法需要運(yùn)行熱工水力學(xué)程序的次數(shù)比RS法少，以較小的計(jì)算代價(jià)完成熱工水力學(xué)模型的快速模擬。圖1響應(yīng)面擬合方法流程圖Fig.1FlowchartofResponseSurfaceFittingMethod2.2重要方向最優(yōu)化線抽樣法線?

82核動(dòng)力工程Vol.41.No.2.2020圖3燃料芯體最高溫度對(duì)比關(guān)系圖Fig.3CorrelationofFuelPeakTemperatureaRS法bBRS法圖4RS法與BRS法To,max的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.4CorrelationbetweenRSandBRSPredictionforFuelPeakTemperature為便于比較，本研究同時(shí)采用了DMCS、AMCS和ISMCS等方法進(jìn)行計(jì)算。圖5為4種不同方法BRS模型計(jì)算的To,max概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。由圖5可見，To,max近似服從正態(tài)分布；ILS法抽樣5000次的計(jì)算結(jié)果與DMCS法抽樣1×105次的基準(zhǔn)值吻合較好，但樣本數(shù)卻小很多，約為DMCS法樣本數(shù)的1/20。不同方法計(jì)算的失效概率值（Pf）、單位變異系數(shù)（Δ）、相對(duì)誤差（ξ）和計(jì)算時(shí)間（tcom）分別列于表2。由表2可見，DMCS法存在抽樣效率低，計(jì)算耗時(shí)的缺點(diǎn)，在抽樣數(shù)105次時(shí)才能達(dá)到誤差要求；AMCS法和ISMCS法都屬于重a概率密度函數(shù)b累積分布函數(shù)圖5不同方法計(jì)算的To,max的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)Fig.5EmpiricalPDFsandCDFsforFuelPeakTemperaturewithDifferentMethods表2不同計(jì)算方法的計(jì)算結(jié)果Table2ResultsofDifferentCalculationMethods計(jì)算方法NTPfΔξ/%tcom/hDMCS+BRS1×1053.583×10-317.2401325.8AMCS+BRS5×1053.175×10-310.6711.31747.4ISMCS+BRS2×1043.257×10-34.199.02393.3ILS+BRS5×1033.487×10-31.712.59242.8要抽樣的蒙特卡洛方法，但對(duì)于非線性程度較高的熱工水力過程，計(jì)算精度略差；ILS法的計(jì)算結(jié)果與基準(zhǔn)值相近，具有較高的計(jì)算效率同時(shí)保持良好的計(jì)算精度。3.5不確定性參數(shù)靈敏度分析參考文獻(xiàn)[15]計(jì)算不確定性參數(shù)歸一化無量綱靈敏度系數(shù)，結(jié)果見表3?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于響應(yīng)面擬合方法中國(guó)鉛基研究實(shí)驗(yàn)堆非能動(dòng)余熱排出系統(tǒng)可靠性分析[J]. 潘曉磊,王家群,胡麗琴,汪建業(yè),汪進(jìn).  核技術(shù). 2016(05)
[2]The CDF and its sensitivity analysis of stochastic structure with stochastic excitation by advanced stratified line sampling[J]. SONG ShuFang,LU ZhenZhou,ZHANG WeiWeiNational Key Laboratory of Aerodynamic Design and Research,Northwestern Polytechnical University,YE ZhengYin.  Science China（Physics,Mechanics & Astronomy）. 2013(08)
[3]西安脈沖反應(yīng)堆超設(shè)計(jì)基準(zhǔn)事故動(dòng)態(tài)特性分析[J]. 朱磊,陳立新,趙柱民,江新標(biāo),屠荊.  原子能科學(xué)技術(shù). 2012(S2)



本文編號(hào)：3508934