检索结果-内蒙古大学图书馆

核动力工程 2025年第2期46卷 119-126页

作者：俞蔡阳江勇陈奇隆刘东吕建成四川大学计算机学院成都610065 中国核动力研究设计院中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213

为快速且精确地求解堆芯中子扩散和输运这两类方程,可利用物理信息神经网络(PINN)提升偏微分方程求解的速度和效率。然而,由于PINN的预定义结构不够灵活,在一定程度上限制了其在实际应用中的广度和深度。本研究提出了一种寻找最佳PINN... 详细信息

为快速且精确地求解堆芯中子扩散和输运这两类方程,可利用物理信息神经网络(PINN)提升偏微分方程求解的速度和效率。然而,由于PINN的预定义结构不够灵活,在一定程度上限制了其在实际应用中的广度和深度。本研究提出了一种寻找最佳PINN结构的创新方法(NAS-PINN),利用神经网络架构搜索(NAS)策略,动态地选择最适合于求解核反应堆中子扩散和输运方程的PINN结构。将搜索得到的PINN模型应用于方程求解中,进行真实值与预测值的实验验证比较。结果表明,NAS-PINN方法在求解不同几何的反应堆方程中具有更高的精度,为复杂的中子方程提供了更加准确、高效的求解方案。

关键词：中子扩散方程中子输运方程物理信息神经网络(PINN) 神经网络架构搜索(NAS)

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核工业人工智能科学计算新范式研究与展望

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核动力工程 2025年第2期46卷 1-13,I0003页

作者：刘东田文喜刘晓晶郝琛彭航于洋肖聪中国核动力研究设计院先进核能技术全国重点实验室成都610213 中国核动力研究设计院中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213 中国核工业集团有限公司科技委员会北京100045 西安交通大学核科学与技术学院西安710049 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 哈尔滨工程大学核动力仿真研究中心哈尔滨150001

科学计算在核工业整个技术体系中发挥着至关重要的作用,从核基础数据库的建立,到核能工程的设计、分析、验证、运行,乃至燃料后处理与反应堆退役,科学计算扮演着关键角色。传统上,工业领域的科学计算范式主要是基于实验测量数据建模的... 详细信息

科学计算在核工业整个技术体系中发挥着至关重要的作用,从核基础数据库的建立,到核能工程的设计、分析、验证、运行,乃至燃料后处理与反应堆退役,科学计算扮演着关键角色。传统上,工业领域的科学计算范式主要是基于实验测量数据建模的统计学方法,以及求解微/积分方程为代表的数值计算方法。随着新一代人工智能技术的发展,利用人工智能方法进行科学计算,正在逐渐发展成为一种新的科学计算范式。本文介绍了这一新兴技术领域的基本原理与主要特征,重点围绕核工业的特点,总结了当前已有研究工作的情况,并对照传统方法,分析了人工智能科学计算方法的优缺点。最后,展望了这种智能计算方法未来在核工业领域的技术发展趋势与潜在应用模式,给出了推动核工业人工智能科学计算新范式发展的建议。

关键词：核工业人工智能科学计算数据驱动智能计算方法

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深度学习方法求解反应堆物理中子燃耗方程

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现代应用物理 2025年第1期 152-158页

作者：向迪郭凤晨刘东潘俊杰江勇郑鹏德张斌斌中国核动力研究设计院先进核能技术全国重点实验室中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心

针对中子燃耗方程核素消失率、核素反应率和衰变率等极小数值导致的梯度消失问题，引入时间量纲转换、方程等价转换和权重初始化等适应性优化策略，利用深度学习方法求解U-235,U-236,U-237,U-238和U-239 5种核素反应堆物理中子燃耗方程... 详细信息

针对中子燃耗方程核素消失率、核素反应率和衰变率等极小数值导致的梯度消失问题，引入时间量纲转换、方程等价转换和权重初始化等适应性优化策略，利用深度学习方法求解U-235,U-236,U-237,U-238和U-239 5种核素反应堆物理中子燃耗方程组。训练过程中，通过时间量纲转换，对物理量进行适当缩放，缓解极小数值引起的数值不稳定性；采用方程等价转换提升计算的稳定性；引入适应性权重初始化改善网络的训练效率和收敛速度，调整训练次数、物理约束损失权重和初始条件损失权重等超参数，采用全连接神经网络结构进行数值验证。数值验证结果显示，时间量纲转换、方程等价转换和权重初始化等适应性优化策略能有效解决中子燃耗方程极小数值导致的梯度消失问题，证明了物理信息神经网络(physics-informed neural networks, PINN)结合适应性优化策略求解多核素燃耗方程中的有效性和适应性。

关键词：深度学习物理信息神经网络中子燃耗方程梯度消失适应性优化策略

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核反应堆有效增殖系数深度学习直接搜索求解方法

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核动力工程 2023年第5期44卷 6-14页

作者：刘东唐雷安萍张斌江勇中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室成都610213 中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213

求解有效增殖系数(k_(eff))是核反应堆临界计算的基本问题,目前业界普遍采用源迭代方法进行求解。本文基于人工智能深度学习方法求解微分方程的基础理论,提出将k_(eff)与神经网络各神经元权重共同作为机器学习优化参数,针对将神经网络... 详细信息

求解有效增殖系数(k_(eff))是核反应堆临界计算的基本问题,目前业界普遍采用源迭代方法进行求解。本文基于人工智能深度学习方法求解微分方程的基础理论,提出将k_(eff)与神经网络各神经元权重共同作为机器学习优化参数,针对将神经网络函数代入中子学微分方程形成的加权损失函数进行深度学习计算,同时进行中子注量率逼近与k_(eff)直接搜索求解的新方法。讨论了中子学微分方程特征值数理形式、初始神经网络设定方法、损失函数加权因子、收敛准则等影响深度学习性能的重要因素及相应的性能提升策略;通过多种算例的数值计算验证了该方法的正确性,以及学习性能提升策略的有效性。研究成果为核反应堆求解k_(eff)这一中子学物理重要科学问题探索出了一条新的技术途径。

关键词：有效增殖系数人工智能深度学习方法中子学微分方程加权损失函数性能提升策略

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高精度系统分析程序集成设计计算平台开发

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核动力工程 2020年第S01期41卷 55-58页

作者：王雅峰刘东王媛美庞勃黄涛卢忝余刘盈唐雷中国核动力研究设计院反应堆系统设计技术重点实验室成都610213 中核集团核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213

针对高精度系统分析程序快速模块化建模、计算管理以及图形化后处理需求,采用可视化建模技术,开展了模块化建模、数据管理与显示、软件集成与任务控制等技术研究,开发了高精度系统分析程序集成设计计算平台。该平台人机交互界面友好,提... 详细信息

针对高精度系统分析程序快速模块化建模、计算管理以及图形化后处理需求,采用可视化建模技术,开展了模块化建模、数据管理与显示、软件集成与任务控制等技术研究,开发了高精度系统分析程序集成设计计算平台。该平台人机交互界面友好,提供了高精度系统分析程序的快速模块化建模、执行调度、计算结果动态显示、建模过程错误检查、缺省值设定、工程管理及多人协同工作等功能,实现了核反应堆系统模型的可重用性与工程经验的积累与反馈。测试结果表明,该平台能满足高精度系统分析程序设计验证的需求,有效提高了反应堆设计分析效率,促进了该程序在核反应堆系统设计与分析领域的技术应用与发展。

关键词：核反应堆系统系统分析程序可视化建模

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失水事故分析程序临界流模型改进及验证

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核动力工程 2019年第1期40卷 28-32页

作者：王杰刘东刘盈卢忝余吴丹中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室成都610213 中核集团核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213

失水事故(LOCA)分析中保守分析方法不利于提高核电厂的经济性,为了满足10CFR50附录K的核电厂LOCA评价要求,基于最佳估算程序RELAP5对其模型进行修改以满足对LOCA的评价要求,同时增大设计裕量。由于附录K涉及模型较多,本文主要对LOCA模... 详细信息

失水事故(LOCA)分析中保守分析方法不利于提高核电厂的经济性,为了满足10CFR50附录K的核电厂LOCA评价要求,基于最佳估算程序RELAP5对其模型进行修改以满足对LOCA的评价要求,同时增大设计裕量。由于附录K涉及模型较多,本文主要对LOCA模型修改和验证方法进行研究,改进了RELAP5程序临界流模型,添加保守的Moody两相临界流模型,同时增加过冷临界流Zaloudek模型,并分别采用分离效应实验装置Marviken、Edward喷放管和整体效应装置Bethsy对程序进行了验证,结果表明添加的模型对模拟喷放过程临界流现象具有足够的可靠性。

关键词：临界流程序验证分离效应及整体效应

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核反应堆计算流体力学程序YH-ACT关键技术研究及开发

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核动力工程 2020年第S01期41卷 12-17页

作者：王杰刘东刘杰刘卢果庞勃卢忝余刘盈中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室成都610213 中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213 国防科技大学长沙410073

燃料组件定位格架搅混翼不同设计方案对其流动传热特性影响较大,而采用实验方法分析对比各设计方案面临实验成本高及测量难度大的问题,计算流体力学(CFD)方法则在方案选择及优化方面逐渐被使用。本文通过机理验证算例及实验数据开展对... 详细信息

燃料组件定位格架搅混翼不同设计方案对其流动传热特性影响较大,而采用实验方法分析对比各设计方案面临实验成本高及测量难度大的问题,计算流体力学(CFD)方法则在方案选择及优化方面逐渐被使用。本文通过机理验证算例及实验数据开展对自主研发的CFD程序YH-ACT的初步验证,为其应用到反应堆设计的方案选择与优化提供基础,主要利用ANSYS CFD程序验证算例对YH-ACT程序的理论模型及数值算法进行验证;利用经济合作组织/核能机构(OECD/NEA)的CFD验证基准题实验数据对YH-ACT程序复杂流动下的湍流模拟准确性和可靠性进行了初步验证。结果表明YH-ACT程序在与二者的对比中均符合良好,证明了YH-ACT程序的准确性和可靠性。

关键词：计算流体力学(CFD)程序YH-ACT 程序验证棒束通道

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基于并行框架的KYLIN-Ⅱ程序输运模块并行开发

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核动力工程 2020年第S01期41卷 18-21页

作者：涂晓兰刘东王鑫柴晓明芦韡冯竟超安萍马党伟汤臣杭刘盈中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室成都610213 中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213 北京应用物理与计算数学研究所北京100094

KYLIN-Ⅱ程序的输运计算模块采用了特征线(MOC)中子输运计算方法,其计算精度较高,但计算效率较低,因此需要对其进行并行优化,以提高计算效率。本文基于并行框架进行并行编程,重新设计了输运模块底层数据结构,将网格标通量、通量矩、粗... 详细信息

KYLIN-Ⅱ程序的输运计算模块采用了特征线(MOC)中子输运计算方法,其计算精度较高,但计算效率较低,因此需要对其进行并行优化,以提高计算效率。本文基于并行框架进行并行编程,重新设计了输运模块底层数据结构,将网格标通量、通量矩、粗网格净中子流等数据注册到并行框架上,并重新组装了输运模块计算流程,实现了对输运模块的并行重构,提高了程序的计算效率,解决了直接开发并行软件时开发要求高、开发周期长等问题。通过基准题验证表明,本文的并行优化计算精度与原程序基本一致,加速效果较好,在190个核上的并行效率可达74%。

关键词：并行框架中子输运方程特征线方法(MOC) 并行重构

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基于PINN深度机器学习技术求解多维中子学扩散方程

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核动力工程 2022年第2期43卷 1-8页

作者：刘东罗琦唐雷安萍杨帆中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室成都610213 中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213 中国核工业集团有限公司科技委北京100822

阐述了基于物理信息指引的神经网络模型(PINN),构造深度神经网络作为试函数,将其代入中子学扩散方程形成残差,并作为机器学习的加权损失函数,进而通过深度机器学习技术逼近中子学扩散方程数值解;针对扩散方程的特点,提出了特征值方程加... 详细信息

阐述了基于物理信息指引的神经网络模型(PINN),构造深度神经网络作为试函数,将其代入中子学扩散方程形成残差,并作为机器学习的加权损失函数,进而通过深度机器学习技术逼近中子学扩散方程数值解;针对扩散方程的特点,提出了特征值方程加速收敛方法、有效增殖系数(k_(eff))高效并行搜索技术、学习样本网格点不均匀分布策略等创新性关键技术,并对神经网络深度、神经元数量、边界条件损失函数权重等关键参数进行了敏感性分析。验证计算结果表明,该方法具有良好的精度,提出的关键技术具有显著的成效,为中子学扩散方程的数值求解探索出了新的技术途径。

关键词：深度机器学习基于物理信息指引的神经网络模型(PINN) 中子学扩散方程加速收敛有效增殖系数(k_(eff))

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深度学习方法求解中子输运方程的微分变阶理论

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原子能科学技术 2023年第5期57卷 946-959页

作者：刘东王雪强张斌俞蔡阳宫兆虎陈奇隆中国核动力研究设计院四川成都610213 中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心四川成都610213 四川大学计算机学院四川成都610065

中子输运方程是核反应堆物理分析计算的基本方程,针对深度学习技术求解输运方程因定积分项带来的困难,本文提出了微分变阶理论:将输运方程定积分项变换为对应的原函数,其他部分的角通量密度项表示为原函数高阶微分形式,从而将具有微积... 详细信息

中子输运方程是核反应堆物理分析计算的基本方程,针对深度学习技术求解输运方程因定积分项带来的困难,本文提出了微分变阶理论:将输运方程定积分项变换为对应的原函数,其他部分的角通量密度项表示为原函数高阶微分形式,从而将具有微积分形式的输运方程转换为纯粹的高阶微分方程;给出了变换后的原函数定解约束条件,以及对应的边界条件形式;构造了由原函数方程、边界条件、原函数定解、特征值约束共同形成的加权损失函数,利用深度学习使得神经网络逼近原函数;通过将原函数求导进行微分降阶,最终得到原输运方程角通量密度的数值解。针对多个平板、球几何例题进行了数值验证,获得了具有连续性特点的计算结果,证明了本文理论及相关方法的正确性,从而为中子输运方程的数值求解方法探索新的技术途径。

关键词：深度学习中子输运方程原函数微分变阶损失函数数值验证

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