反应堆堆芯热工参数的变化直接影响反应堆的安全,准确预测反应堆堆芯在各种工况下的关键热工参数变化趋势,能够大幅度提高反应堆的安全性,有效防止核电厂事故的发生.堆芯内热工水力特性参数受诸多因素的影响,为对其预测方法进行初步研究,确定神经网络预测的可行性,本文选用中国实验快堆(China Experimental Fast Reactor,CEFR)为研究对象,以燃料包壳表面最高温度、质量流量为预测量,通过子通道程序Subchanflow生成数据样本后,使用目前应用较为广泛的两种自适应神经网络方法自行开发预测程序,开展CEFR燃料组件稳态工况下热工参数预测分析,以及选用1/2的CEFR堆芯为研究主体,开展瞬态工况下热工参数...
