反應(yīng)堆堆芯核設(shè)計(jì)涉及大量方案的搜索與詳細(xì)計(jì)算,縮短方案搜索時(shí)間有利于提高核設(shè)計(jì)效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與模式識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)核設(shè)計(jì)方案物理參數(shù)的快速預(yù)測,更快地篩選出可行的備選堆芯方案。本文基于數(shù)據(jù)挖掘的決策樹4種算法:C4.5、RepTree、Random Forest及Random Tree,在計(jì)算時(shí)以燃料富集度、含可燃毒物燃料棒數(shù)量及含量作為自變量,以壽期內(nèi)k_eff不均勻系數(shù)偏差（KUCD）、徑向功率不均勻系數(shù)偏差（RPNCD）、徑向中子通量不均勻系數(shù)偏差（RFNCD）、堆芯壽期（CL）作為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)符合度（CPF）,利用大量已知核設(shè)計(jì)參數(shù)的組件及堆芯設(shè)計(jì)方案作為數(shù)據(jù)挖掘訓(xùn)練集,構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型,并用于對(duì)未知核設(shè)計(jì)參數(shù)的組件方案集合（測試集）進(jìn)行CPF快速預(yù)測。結(jié)果表明,4種算法利用訓(xùn)練集構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型的時(shí)間在0.6 s以內(nèi),各算法的交叉驗(yàn)證精度均在0.7以上,其中C4.5算法對(duì)CPF預(yù)測精度最高;對(duì)測試集方案的核設(shè)計(jì)參數(shù)預(yù)測中,單個(gè)方案的預(yù)測時(shí)間均在0.9 s以內(nèi),而Random Forest算法對(duì)CPF等于4的預(yù)測效果最好。 

【文章來源】：原子能科學(xué)技術(shù). 2020,54(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)挖掘算法
2 數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建
    2.1 自變量選取
    2.2 目標(biāo)函數(shù)選取
3 結(jié)果分析
    3.1 算法分析
    3.2 關(guān)聯(lián)分析
    3.3 預(yù)測分析
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]百萬千瓦級(jí)壓水堆核電站長燃耗堆芯釓可燃毒物優(yōu)化研究[J]. 咸春宇,章宗耀,劉旭東,李慶.  核動(dòng)力工程. 1999(03)
[2]幾種新型可燃毒物的特性以及在我國的應(yīng)用前景[J]. 黃錦華,邢輝,程平東.  原子能科學(xué)技術(shù). 1998(01)

博士論文
[1]快堆堆芯燃料管理優(yōu)化研究[D]. 楊曉燕.清華大學(xué) 2010

碩士論文
[1]富集度對(duì)堆芯物理特性影響的研究[D]. 余文生.哈爾濱工程大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3050148