基于人工神经网络的RPV材料辐照脆化预测模型研究

来源 :核动力工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：panyufei1989

【摘要】

：

在分析一定量随站测试样品的基础上,构建了具有较高精度的反应堆压力容器(RPV)材料韧脆转变温度(DBTT)预测的人工神经网络模型,并利用模型研究了中子注量和中子注量率对RPV材

【作者】

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康靓孙凯米晓希吴璐毛建军张烁雷阳潘荣剑汤爱涛

【机构】

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重庆大学材料科学与工程学院,重庆,400044;中国核动力研究设计院,成都,610213

【出处】

：

核动力工程

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

反应堆压力容器(RPV) 误差逆向传播的神经网络模型(BP-ANN) 辐照脆化韧脆转变温度(DBTT)

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在分析一定量随站测试样品的基础上,构建了具有较高精度的反应堆压力容器(RPV)材料韧脆转变温度(DBTT)预测的人工神经网络模型,并利用模型研究了中子注量和中子注量率对RPV材料DBTT的影响.结果表明,材料DBTT随着中子注量增加出现先线性上升,然后平缓上升,最后饱和的趋势,而中子注量率对RPV材料辐照脆化的影响不明显.

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