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公开(公告)号：CN104916334A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510319596.6
申请日：2015-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/18
Abstract: 本发明的目的在于提供压水堆核电站分离式热管式非能动余热排出系统，包括蒸汽发生器、换热器、空气冷却塔，蒸汽发生器上分别设置主蒸汽管道、给水管道、排污孔，换热器里安装分离式热管蒸发段，分离式热管蒸发段的上方通过蒸汽管与主蒸汽管道相连，分离式热管蒸发段的下方通过凝水管与排污孔相连，空气冷却塔里安装热管冷凝段，换热器的进口通过下降管与热管冷凝段的出口相连，换热器的出口通过上升管与热管冷凝段的进口相连，空气冷却塔的下端部为冷空气进口，空气冷却塔的上端部为热空气出口，给水管道上设置第一隔离阀。本发明在满足事故初期快速冷却和事故后期长期冷却要求的同时，能够获得较大的换热效率。
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公开(公告)号：CN103926832A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410158182.5
申请日：2014-04-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明一种神经网络跟踪控制的自适应学习率调节方法，包括以下几个步骤：建立控制系统；将神经网络的所有权值按层进行单位化；引入训练样本集得到误差信号e(n)和训练代价函数ε(n)；得到线性化后的活化函数s(x)；确定各神经元的诱导局部域及神经元输出；求解各个局部梯度函数δj(n)及线性化表示δjL(n)；选择的自适应调整学习率；训练神经元突触权值；循环次数加1，直至满足停止准则，输出跟踪控制信号。本发明提出一种能够使步长迭代均值不受噪声影响，具有平滑迭代曲线，并可充分利用误差信号的一种基于活化函数及多误差信号的学习率自适应调节方法，从而可实时更新学习率，且减小计算复杂度。
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公开(公告)号：CN103903659A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410120879.3
申请日：2014-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/18
CPC classification number: Y02E30/40
Abstract: 本发明涉及一种适用于浮动核电站的非能动余热排出系统。该系统由反应堆压力容器1，非能动余热排出换热器8和非能动应急冷却水箱11组成。非能动余热排出换热器8设置在应急冷却水箱11内，换热器进出口与一回路主冷却剂管道相连。应急冷却水箱11设置在压力容器内部，水箱底部通过海水管道与大海相连。水箱内的水位与海平面保持一致，并且足够淹没非能动余热排出换热器8。事故工况下非能动余热排出系统投入运行，依靠水箱内水的蒸发将一回路热量最终带入大气环境。当水箱内水位降低时，海水自动通过海水管道进入水箱内保持水箱水位，实现对反应堆的长期冷却。
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公开(公告)号：CN103117101A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310020289.9
申请日：2013-01-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02E30/40
Abstract: 本发明提供的是一种用于一体化反应堆的启停辅助装置及一体化反应堆的冷启动方法。启动分离器的进口与直流蒸汽发生器的出口管道相连、的蒸汽出口经蒸汽阀与主蒸汽管道相连、疏水出口与贮水箱相连；贮水箱的底部出口与循环水泵相连、出口有一路管道通过贮水箱出口截止阀、贮水箱水位调节阀以及减温降压装置与凝汽器相连；循环水泵通过循环水流量控制阀与直流蒸汽发生器进口给水管道相连；给水泵与凝汽器相连、并通过主给水阀与直流蒸汽发生器进口管道相连、通过冷水阀与贮水箱相连。本发明在反应堆启动的过程中能够实现一回路冷却剂的升温升压；有效建立二回路启动压力和启动流量，避免流动不稳定现象的出现，并且有效回收工质和热量，缩短启动时间。
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公开(公告)号：CN120046331A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510117789.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种定功率加热与风冷边界的斯特林机仿真方法及系统，其中方法步骤包括：S1.确定斯特林机组成部件的几何参数和所选工质的流体力学参数与热力学参数，构建斯特林机的初始架构；S2.基于初始架构，进行初步设计，得到设计结果；S3.将设计结果与实际值进行比较，得到比较结果；S4.当比较结果在预设误差范围之内，完成设计；否则进行更新迭代，直至输出最终的设计方案，完成斯特林机的仿真设计。本发明考虑了多种热损失，使斯特林机仿真方法对斯特林机循环过程中的加热器换热量、冷却器换热量、输出功率等参数具有更精确的仿真效果；还通过添加定功率加热和风冷边界条件，使能够在明确加热功率与风冷功率的情况下进行仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119673496A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411796259.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/253 , G21C15/18 , G21C15/28 , B63H21/18
Abstract: 本发明公开了摇摆条件下超临界二氧化碳自然循环实验装置及实验方法，属于新工质核能系统实验领域，包括摇摆模拟平台、设置于摇摆模拟平台上的自然循环回路以及监测机构，自然循环回路包括依次连通的上升段、第一水平段、下降段和第二水平段，其中上升段上设置有依次连通的预热组件和加热组件，预热组件的入口端还分别与抽真空机构和二氧化碳供气机构连通，第一水平段上设置有冷却组件。采用上述摇摆条件下超临界二氧化碳自然循环实验装置及实验方法，能够开展船舶非稳态运动及海洋条件对超临界二氧化碳自然循环的运行特性研究，以便于后续研究摇摆条件对自然循环类系统的内在影响机理。
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公开(公告)号：CN117095840B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310714834.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/18 , G21C15/257 , G21C15/14
Abstract: 本发明公开了一种可自持的浮动核电站非能动余热排出系统，包括：C型管换热器，C型管换热器的入口与余热排出管道的一端连通，余热排出管道的另一端与蒸汽发生器或主蒸汽管道连通，C型管换热器设置于冷却水箱内，多个开式热虹吸管均固定设置在冷却水箱的上表面，开式热虹吸管的底端贯穿冷却水箱的上表面并与冷却水箱连通；冷却水箱内的水换热形成的水蒸汽从开式热虹吸管排出，排出时部分水蒸汽冷凝并能够回流至水箱内，实现了冷却水箱水量自持的有益效果，大大降低了核电站事故时水箱水量的消耗速度，提高了冷却能力，延长了可持续冷却时间，满足了浮动核电站空间有限应用环境下的非能动余热排出需求。
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公开(公告)号：CN116956468B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311049479.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G16C20/20 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种面向船舶核动力热力系统的水质处理模块仿真方法，包括：构建船舶核动力热力系统管网模型；获取船舶核动力热力系统管网模型的拓扑关系图，基于拓扑关系图，划设水质处理模块节点与流线，并建立水质处理模块拓扑关系模型；基于所述水质处理模块节点、流线和所述拓扑关系模型，计算所述水质处理模块节点的溶解盐进行浓度平衡，获取所述水质处理模块节点电导率；建立离子去除效率模型并反馈浓度平衡计算环节，模拟水流经过所述水质处理模块的阻力并将所述阻力反馈至所述船舶核动力热力系统管网模型；建立长期运行模型，结合所述离子去除效率模型和所述阻力，对阻力、水质处理能力进行模拟计算；完成水质处理模块仿真。
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公开(公告)号：CN117909741A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410072114.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G01S13/58 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSTM的水下无人航行器速度预测方法，包括：获取待检测数据；将所述待检测数据输入至水下无人航行器速度预测模型进行预测，获取预测结果；其中，所述水下无人航行器速度预测模型通过Attention注意力机制与LSTM模型相结合以及增加CNN卷积神经网络构建；所述水下无人航行器速度预测模型通过训练集训练获得。本发明采用基于LSTM的神经网络算法，结合Attention注意力机制和CNN卷积神经网络，构建速度预测模型。
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公开(公告)号：CN117289602A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311173807.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习优化SCO2‑热管堆的协调控制方法，包括建立协调控制器，对输入参数进行预处理；建立基于深度学习的PID控制，给出输入量和输出量之间的关系以及优化控制参数；建立基于神经网络的底层PID控制，给出输入量和输出量之间的关系，对PID的参数进行优化；进行协调控制，通过协调控制判断反应堆的功率、主压缩机出口压力、热管堆内的流量适配的具体底层控制器。本发明采用的协调控制器，基于深度学习和神经网络建立底层控制器，能够更加准确地判断何种工况采用何种底层控制器，从而更大限度地发挥两种底层控制器的优势，相比于采用简单算法调节底层控制器设定值的协调控制器，能够以针对各种情况采用相应的参数，来使系统达到稳定。
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