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公开(公告)号：CN118378560B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410350721.9
申请日：2024-03-26
Applicant: 四川大学 , 中国核动力研究设计院
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图生成式判别学习的流场预测方法，包括以下步骤：获取流场数据集；将数据集向量使用Mask算法得到不同视图的向量；输入流场向量形式特征数据，再使用次成分分析算法得到降维后的特征向量；将上述向量的耦合结果输入到生成器进行结果生成，得到一流场结构图的特征向量；将上述向量的耦合结果进行CFD软件模拟，得到另一流场结构图，并使用图像特征提取器得到其特征向量；将上述流场结构图的特征向量输入到鉴别器，计算损失值，通过损失值优化生成器和鉴别器；重复上述四个步骤，迭代优化模型，直到收敛；输入测试数据，利用优化模型得到输出作为流场预测结果。
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公开(公告)号：CN118349774A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410409395.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 中国核动力研究设计院
Inventor： 刘东 , 安萍 , 江勇 , 张斌 , 彭航 , 陈长 , 李庆 , 卢宗健 , 刘艳阳 , 芦韡 , 潘俊杰 , 杨戴博 , 曾辉 , 肖聪 , 汤琪芬 , 曹洪 , 李治刚 , 刘婷 , 张虎 , 李昆
Abstract: 本发明属于核反应堆堆芯计算技术领域，具体涉及一种基于深度学习驱动的反应堆堆芯功率重构方法，步骤如下：将神经网络函数代入中子扩散方程的数理方程，构建控制方程形成的损失函数、边界条件形成的损失函数，根据数据样本点构建数据表示的损失函数；对控制方程形成的损失函数、边界条件形成的损失函数、数据表示的损失函数分别赋值权重并进行加合，得到统一的机器学习损失函数；通过深度学习技术，迭代优化神经网络函数中的神经网络连接权重和神经网络偏置项，逐步减小统一的机器学习损失函数的值到精度范围内；同时神经网络函数输出逼近了系统定义域通量密度的数值解，得到逆向求解中子扩散方程的近似数值解，实现反应堆堆芯功率重构。本发明方法基于深度学习方法和数据驱动融合进行中子扩散数理方程逆向求解，可通过调整边界条件形成的约束损失函数权重实现一定的边界误差容错功能，同时对数据样本数量及空间分布具有较强包容性，可实现高精度、高效率、高鲁棒性的反应堆功率重构计算。
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公开(公告)号：CN113673006B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110983741.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 中国核动力研究设计院
Inventor： 涂晓兰 , 柴晓明 , 潘俊杰 , 唐霄 , 芦韡 , 刘东 , 安萍 , 尹强 , 冯晋涛 , 马永强 , 曾辉 , 强胜龙 , 陈定勇 , 郭凤晨 , 马党伟 , 郑勇 , 秦志红
Abstract: 本发明公开了一种物理热工耦合可视化全堆芯复杂几何建模方法及系统，涉及核反应堆堆芯设计技术领域，其技术方案要点是：绘制得到栅元几何；对栅元几何进行自动识别得到多边形网格；以物理程序划分的网格为基础进行物理和热工属性定义处理，得到相应的栅元网格；将多个栅元网格集成处理完成组件和反射层结构构建，得到组件模型；以物理程序建立的组件模型为基础建立热工程序的子通道信息，得到组件栅元模型；将多个组件栅元模型集成处理后，得到全堆芯模型；以特定格式输出全堆芯信息以及物理程序和热工程序的网格间映射关系。本发明能够快速、简便的进行物理程序和热工程序间的网格映射和数据传递，降低了物理计算程序和热工计算程序耦合难度。
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公开(公告)号：CN112364288B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011162415.0
申请日：2020-10-27
Applicant: 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明公开了一种反应堆多物理场耦合计算系统及方法，涉及核反应堆领域，解决了尚无一套成熟的多物理场紧耦合计算系统的问题。本发明中，系统通过接口层封装并配置多种计算程序，通过应用程序层依据反应堆工程计算数据类型配置对应的计算程序；所述接口层用于获取再启动数据，再启动数据为所述接口层导入的反应堆工程计算数据，所述接口层基于反应堆工程在应用程序层用于计算的计算数据的原物理场构建JFNK计算必要的物理场残差表达式，并将物理场残差方程传递到核心求解层；所述接口层用于在所述核心求解层与应用程序层之间传递物理场求解结果。本发明可用于反应堆工程基于多物理耦合理念的程序开发、工程设计、事故分析及评价。
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公开(公告)号：CN112347621B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011148040.2
申请日：2020-10-23
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于核电技术领域，具体涉及一种压力容器熔池传热确定方法及装置。本公开根据每层的位置确定该层的传热模式，并根据传热守恒关系，以及该层子区域的传热模式，确定该层子区域对应的传热关系，根据各层子区域对应的传热关系，确定所述熔池的传热模型；并根据所述传热模型，确定各层子区域的温度和热流密度，由此能够更加真实、更加精细的模拟熔融池内的传热关系，获得更加准确的压力容器下封头内熔融物温度和壁面热流密度的分布，此外，本公开将各层子区域对应的传热关系整合为传热模型，并对传热模型进行整体求解，无需针对每层子区域进行重复计算，大大提高了熔融物温度和壁面热流密度计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112613156B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011301692.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及反应堆燃料棒分析技术领域，具体公开了一种精细化燃料棒性能分析方法。该方法包括：将全堆芯燃料棒进行数据分类，并按照堆芯燃料棒的位置信息形成数据串；对燃料棒进行编码，并根据编码顺序对全堆芯的燃料棒堆芯行为进行模拟，并进行不确定性分析；根据中子学数据特征，对部分或所有燃料棒进行瞬态模拟分析；将瞬态影响较大的性能数据与对应设计准直进行比较，若未超限，则对极限参数进行不确定分析。该方法能够对燃料棒性能精细瞬态分析和不确定性分析，并判断燃料棒能能及行为是否满足设计准则要求；同时，降低人因影响，其分析全面，可操作性强，满足反应堆正常运行条件下全堆芯燃料棒的行为计算和性能分析。
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公开(公告)号：CN110427706B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910717168.7
申请日：2019-08-05
Applicant: 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明公开了一种动态提升拟合阶数的搜索堆芯临界棒位计算方法，包括：1)在第三步判断堆芯在当前棒位是否达到临界状态时，记录了每一次迭代过程中的堆芯有效增殖系数和控制棒组棒位；2)第四步采用最小二乘法拟合得到堆芯有效增殖系数增量与第i组控制棒高度增量的N阶非线性多项式；3)第五步采用牛顿迭代法求解第四步中的N阶非线性多项式，得到第i组控制棒进入第N+1迭代时的预估临界棒位，本方法需要控制棒组初始棒位、调棒顺序和对应的控制棒组调节起止位置，能够计算多种反应堆堆型临界状态的控制棒棒位，能够随着调棒临界搜索计算迭代次数的增加动态提升预估多项式的阶数，提高调棒临界搜索计算临界棒位的效率和精度。
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公开(公告)号：CN113901029A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111203668.2
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国核动力研究设计院
Inventor： 袁光辉 , 刘东 , 芦韡 , 卢忝余 , 刘盈 , 曹国海 , 郑丹晨 , 于洋 , 尹强 , 潘俊杰 , 强胜龙 , 卢川 , 张文鑫 , 王雅峰 , 庞勃 , 杨洪 , 孙卓 , 刘松亚 , 罗骞 , 闫于均
Abstract: 本发明公开了一种支持堆芯多专业计算软件的统一建模方法及系统，包括：对堆芯数据进行标准化处理；根据堆芯数据与每个软件计算模型之间的引用关系，将标准化数据和每个软件计算模型进行关联同步，并基于关联同步，得到标准化数据和软件计算模型之间的关联数据信息；从标准化数据中，获取任一软件计算模型对应的堆芯计算软件所需要的数据信息，形成软件计算模型在堆芯计算软件中的输入文件，堆芯计算软件根据输入文件执行计算，并同步显示堆芯计算软件运行计算的实时状态。本发明实现了各种软件计算模型的统一集中管理和统一集中的可视化展示，提高了反应堆堆芯计算模型建模的准确度和建模效率，进而提高核反应堆的研制效率。
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公开(公告)号：CN109032679A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810846405.5
申请日：2018-07-27
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F9/4401
CPC classification number: G06F9/4401
Abstract: 本发明公开了一种基于可配置数据集合模型的核电厂SAMG自动引导方法，包括以下步骤：S1：将SAMG引导软件分为平台层和机组导则相关层；所述平台层提供SAMG基础功能；所述机组导则相关层预设机组导则文件；S2：所述平台层读取机组导则文件完成SAMG引导软件配置。本发明一种基于可配置数据集合模型的核电厂SAMG自动引导方法，当针对不同机组时，只需要将机组导则文件进行修改，就可以实现对不同机组的适用，具有很好的通用性。
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公开(公告)号：CN118333131B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410350723.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 四川大学 , 中国核动力研究设计院
IPC: G06N3/0895 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开一种基于半监督学习的判别回归流场预测方法，包括以下步骤：获取半监督流场预测数据集；构建基于神经网络的深度流场预测模型；通过预热策略获得初步收敛的深度流场预测模型；利用神经网络记忆效应划分难样本、简单样本数据集；利用判别回归方法训练优化深度流场预测模型；利用深度流场预测模型执行预测，获取回归测试结果。本发明利用神经网络记忆效用实现判别回归预测方法，缓解流场预测半监督学习过拟合的问题；通过将伪标注和真实标注的样本混合，并利用GMM将样本划分为难易样本，有利于后续采取不同的学习策略来增强模型的判别性，进而提高性能；同时利用优化的深度流场预测模型计算样本的预测值，获取回归测试结果。
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