公开(公告)号：CN119397944B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411433050.9

申请日：2024-10-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  施赵杰 ,  张西方 ,  宋美琪

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/17 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 一种蒸汽发生器传热管流致振动流场力重构方法，通过提取三维流场数据中的近壁面区域，经有效速度转换后，基于多相流计算得到流体动压力和流体粘性力，经径向合成和周向合成后实现传热管所受流场力。本发明综合激振力和粘性力优化传热管的力学模型，能够实现传热管振动磨损的预测，并对计算结果有着较好的可解释性。

公开(公告)号：CN119692205A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510199396.5

申请日：2025-02-24

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  李昕宇 ,  宋美琪

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法及系统，涉及混合能谱反应堆技术领域，该方法包括：获取材料在不同能谱区的时空特征数据；将时空特征数据输入预先训练的深度学习模型，预测得到热谱区与快谱区之间的耦合响应数据以及中子扩散模式。本发明实施例利用两个深度神经网络结合的深度学习模型，突破了传统数值模拟方法的局限，具备了较强的时空特征捕捉能力、非线性映射能力和泛化能力，在准确预测混合能谱反应堆中的耦合响应和中子扩散模式方面表现出显著的技术效果，并且有效降低了计算复杂度和实验依赖性，提升了应用的广泛性和实时预测能力。

公开(公告)号：CN118248364A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410337591.5

申请日：2024-03-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  李昕宇 ,  柴翔 ,  宋美琪

IPC: G21D5/02 ,  F01D15/10 ,  F28D20/00

Abstract: 一种基于储能可调峰的小型移动核反应堆电源，包括氦氙布雷顿循环发电系统，还包括：核反应堆，与所述氦氙布雷顿循环发电系统相连，作为该氦氙布雷顿循环发电系统的热源；热储能罐，分别与所述核反应堆和所述氦氙布雷顿循环发电系统相连。本发明将热储能罐与布雷顿循环紧耦合，与核反应堆串联，可以帮助系统实现调峰功能。在需求侧电量要求正常的情况下，系统提供标准额定电量；在用电低谷的情况下，核反应堆继续按照额度热功率工作，多余热能将被储存在热储能罐中；在用电高峰的情况下，系统除了利用核反应堆提供标准额定电量，还将释放热储能罐中储存的热能，来满足多出的部分；利用这三种模式的灵活切换，系统可以实现很好的负载跟随与调峰功能。

公开(公告)号：CN118028941A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410165982.3

申请日：2024-02-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张西方 ,  刘晓晶 ,  许巍 ,  宋美琪 ,  姚振强

IPC: C25D17/00 ,  C25D5/00 ,  C25D21/12 ,  B33Y10/00 ,  B33Y30/00 ,  B33Y70/00 ,  G02B27/48 ,  B23K26/046 ,  B23K26/70

Abstract: 一种飞秒激光诱导调控定域电沉积微结构增材制造装置及方法，包括：工作电极、电化学沉积系统、飞秒激光加工系统和大数值孔径物镜系统，带有微小通孔的惰性金属工作阳极和工件阴极分别与电化学沉积系统的电源正负极连接，飞秒激光加工系统输出的飞秒激光束通过大数值孔径物镜后穿过工作阳极微小通孔聚焦辐照到工件阴极表面，工作阳极和工件阴极内有电沉积液，通过流量泵实现电沉积液循环，用以保证待电沉积金属阳离子的供给，维持金属离子浓度的稳定，工作阴极设置于飞秒激光加工运动平台上以保证复杂微结构的柔性制造。本发明采用飞秒激光诱导和调控电沉积方法，通过大数值孔径物镜将激光光斑聚焦到微米/亚微米级，实现微量材料的可控堆积增材制造，抑制气孔及裂纹等缺陷，提高定域电沉积微结构的加工效率和加工质量。

公开(公告)号：CN119942165A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411751910.3

申请日：2024-12-02

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  张林 ,  宋美琪 ,  许巍

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了一种超临界水冷堆外部冷却沸腾识别方法及系统，涉及超临界水冷堆冷却技术领域，该方法包括：获取超临界水冷堆外部的图像，以及根据图像识别得到下封头边界；图像包括下封头以及下封头外部的冷却水；对图像进行预处理；对预处理后的图像进行气膜检测与重构，得到重构后的气膜界面；根据下封头边界与重构后的气膜界面确定沸腾模式。本发明实施例基于超临界水冷堆外部的图像确定下封头边界及气膜界面，以及根据气膜界面的空间特征以及气膜界面与下封头边界的时间上是否接触具体确定当前的沸腾模式，从而准确评估冷却能力。

公开(公告)号：CN118964975A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410968712.6

申请日：2024-07-19

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  宋厚德 ,  张轩 ,  宋美琪

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及一种计及预测误差的数字孪生核电厂时序数据预测方法和设备，方法包括如下步骤：步骤S1，获取核电厂测量数据并作为预训练好的Transformer网络的输入，得到下一时刻的预测结果；步骤S2，将所述预测结果作为预训练好的多层感知器的输入，得到误差补偿；步骤S3，将所述预测结果与所述误差补偿叠加，得到最终的预测结果。本发明在Transformer预测模型基础上添加以多层感知器为核心的校正器，并利用新数据与TPE算法对校正器进行超参数优化，进而获得精度更高的预测模型。通过对校正前后的预测精度进行对比，说明了所提出校正算法的有效性。

公开(公告)号：CN118779601A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410765751.6

申请日：2024-06-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  肖潇 ,  宋美琪 ,  许巍

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/096 ,  G06F123/02

Abstract: 一种核电厂数字孪生多参数长期在线预测和不确定性分析方法，在离线阶段确定多输入多输出的系统参数，经数据采集和预处理后生成训练集后，先通过贝叶斯优化算法进行网络超参数优化，再对优化后的预测网络进行训练；在在线阶段，采用训练后的预测网络进行实时长期在线预测的同时，对预测网络进行迁移学习，从时间长度和误差阈值两个角度设置模型在线更新的判据，并在更新过程中加入置信区间的计算，从区间预测的角度判断模型的预测性能，实现模型的在线更新。本发明实现多参数、多步长的长期预测；从核电厂运行系统考虑，进行系统性的预测；结合迁移学习和在线更新，证明了模型的泛化能力；考虑了不确定性问题；形成了一套完整的时序预测体系。

公开(公告)号：CN118734211A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410713827.0

申请日：2024-06-04

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘晓晶 ,  张轩 ,  宋美琪 ,  宋厚德

IPC: G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  G06F123/02

Abstract: 一种核电厂数字孪生控制与预测耦合方法，在离线阶段通过构造基于异常工况转变过程中传感器测量值的运行数据集和基于核电站异常运行时系统保护措施的控制操作数据集，将两个数据集同时输入神经网络进行训练，得到针对异常工况核电厂运行数据的时序预测模型，在在线阶段通过训练后的时序预测模型进行实时工况数据判断。本发明基于实际的反应堆控制要求，对异常工况下的控制操作措施进行数学量化，着重考虑人机融合在预测模型中的体现，能够确保预测时间足够超前的情况下实现对运行数据的精确预测。

公开(公告)号：CN118709527A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410713823.2

申请日：2024-06-04

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 宋美琪 ,  陈富坤 ,  刘晓晶

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于物理‑数据混合驱动的核电站数字孪生模型实现方法，在离线阶段构建前馈‑反向传播全连接神经网络，对该网络的损失函数嵌入物理知识构建DPNN神经网络后，将残差连接引入DPNN神经网络，进而构建得到ResDPNN神经网络，采用预处理方法得到目标数据集对超参数优化后的ResDPNN神经网络进行训练；在在线阶段，采用训练后的ResDPNN神经网络构建核电站数字孪生体。本发明能够有效对核反应堆一回路冷却剂温度进行映射。该方法可运用于核电站数字孪生系统的基础模型构建中，适用于构建任何工况。该模型可以实现真实物理系统向虚拟空间中数字化模型的映射，同时达到降低计算难度、减少计算量、节省计算时间的目的，能够实现真实核电站在虚拟空间的高保真实时映射，为未来核电站数字孪生的基础模型的构建提供参考。

公开(公告)号：CN118410834A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410443000.2

申请日：2024-04-12

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 宋美琪 ,  邢宇 ,  刘晓晶 ,  王甲强 ,  崔士柱

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N7/01 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明提供了一种核电厂神经网络故障诊断方法及系统，涉及核电厂故障诊断领域，该方法包括：获取核电厂正常运行数据以及对正常运行数据进行预处理；根据预处理后的正常运行数据训练神经网络；使用预设优化方法寻找训练后的神经网络的最优超参数，得到更新后的神经网络模型；将待诊断的运行数据输入更新后的神经网络模型进行故障诊断。本发明实施例采用核电厂实际运行过程中的正常数据进行建模，解决了电厂实际运行过程中缺少故障数据的问题，模型的可信度高，且能够给出电厂偏离正常状态的程度估计；采用优化方法寻找网络的超参数，减少了人工调参的复杂度，并且提高了网络故障诊断的准确率。