基于LHS抽样的不确定性分析方法在概率安全评价中的应用研究

发布时间：2017-07-30 02:17

  本文关键词：基于LHS抽样的不确定性分析方法在概率安全评价中的应用研究

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【摘要】：近年来,随着核能安全事件的频繁发生,采取有效的手段对核能安全进行科学的管理、评价已经成为一个重要的课题。概率安全评价方法(PSA)是目前广为使用的评价方法之一,建立完备高效的概率安全评价模型已经成为核安全领域常用的方法。由于普遍适用性,基于抽样方法的不确定性分析方法在PSA领域得到了广泛的应用。改进型分布式抽样方法(IHS)是一种优化的拉丁超立方抽样(LHS)方法,它提出了通过最优距离思想对样本点进行筛选,解决了LHS在样本空间分布不均匀的问题,但是其提出的最优距离只能在理想条件下达到最优,实际操作中会引入很大的误差,这就造成了IHS方法在实际使用中的局限性。在IHS抽样方法的基础上,如何引入新的方法,打破这种局限性成为我们研究的一个重要问题。 本文首先回顾了不确定性分析的原理以及常见的抽样方法,然后重点分析IHS方法存在的不足,在此基础上提出了修正因子的概念对IHS方法进行优化,通过修正因子对最优距离进行修正。测试表明新方法提高了抽样效果,在低抽样维数情况下,抽样效果可以提高更为明显。在不同的抽样样本点数N和抽样维数M下,修正因子随着抽样情况的不同而有所不同。本文通过大量的数据分析,拟合出了修正因子曲线,并提出了基于因子函数的α-IHS方法,实验验证了新方法抽样均匀性的改进将近10%。 本文方法应用到中国科学院核能安全技术研究所·FDS团队前期开发的可靠性和概率安全分析软件RiskA系统中。RiskA中最初采用的抽样方法是蒙卡抽样,通过本文方法的改进,新方法的抽样次数仅为原方法的50%甚至不到,减少了不必要的抽样次数,从而提高了系统相应模块的运行效率,做到方法与实际应用的有效结合,为后续发展更高效的不确定性分析方法打下良好基础。
【关键词】：不确定性分析 拉丁超立方抽样 修正因子 α-IHS RiskA
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM623.8;O212.2
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-10
• 第一章 引言10-16
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13
• 1.2.3 小结13
• 1.3 研究目标和意义13-14
• 1.3.1 研究意义13-14
• 1.3.2 研究目标14
• 1.4 论文主要内容和结构14-16
• 第二章 不确定性分析的抽样方法16-32
• 2.1 不确定性分析方法16-20
• 2.1.1 抽样方法16-18
• 2.1.2 一阶二次矩阵分析法18-19
• 2.1.3 响应面方法19-20
• 2.2 不确定性分析的抽样方法20-32
• 2.2.1 蒙特卡罗抽样法20-21
• 2.2.2 LHS抽样法21-25
• 2.2.3 评价标准25-27
• 2.2.4 IHS抽样方法27-32
• 第三章 LHS抽样方法的改进32-48
• 3.1 传统IHS不足32-38
• 3.1.1 高维下的IHS32-36
• 3.1.2 近似的最优距离36-38
• 3.2 α-IHS方法38-46
• 3.2.1 修正因子α38-42
• 3.2.2 α因子函数42-45
• 3.2.3 实验分析45-46
• 3.3 小结46-48
• 第四章 改进的LHS抽样方法在PSA中的应用48-58
• 4.1 RiskA简介48
• 4.2 α-IHS方法在PSA软件RiskA中的实现48-51
• 4.3 PSA应用实例51-56
• 4.4 小结56-58
• 第五章 总结与展望58-60
• 5.1 总结58-59
• 5.2 研究展望59-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-66
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：592110