基于遗传BP神经网络的超临界水自然循环稳态流量研究

发布时间：2018-02-20 19:12

  本文关键词： 超临界水 自然循环 稳态流量 遗传BP神经网络　出处：《核科学与工程》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用遗传BP神经网络建立超临界水自然循环稳态流量预测模型,采用平均影响值(MIV)的概念进行参数敏感度分析。研究结果表明,遗传BP网络可以很好的预测超临界水自然循环稳态流量值,误差落在了±10%范围内。在所选的参数范围内,入口温度增大,稳态流量减小,提高试验段高度或减小加热段长度、出入口阻力系数可以使自然循环流量增加,其重要度排序为入口温度、试验段高度、入口阻力系数、出口阻力系数、加热段长度,且入口阻力系数、出口阻力系数、加热段长度影响基本对等。
[Abstract]:Establish a prediction model of steady flow of natural circulation supercritical water using genetic BP neural network, the mean impact value (MIV) concept of parameter sensitivity analysis. The results show that the genetic algorithm BP neural network can well predict the steady-state value of supercritical water flow in natural circulation, the error falls on the + 10% range. In the range of parameters the selected within the entrance temperature increases, the steady-state flow decreases, increase or decrease the height of the test section of heating section, entrance resistance coefficient can make the natural circulation flow rate increases, the ranking for the entrance temperature, test section height, entrance resistance coefficient, outlet resistance coefficient, heating length and entrance resistance coefficient, export the drag coefficient, the length of heating effect and so on.

【作者单位】： 华北电力大学核科学与工程学院;华北电力大学核热工安全与标准化研究所;南华大学核科学技术学院;中核核反应堆热工水力技术重点实验室;
【基金】：基金项目:超临界水自然循环流动换热特性研究(2013B40)
【分类号】：TL33;TP183

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本文编号：1519800