结合神经网络的压水堆堆芯动态模型的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及其意义 | 第9-13页 |
| ·核电发展现状和前景 | 第9-10页 |
| ·核电站仿真研究的重要意义 | 第10-11页 |
| ·核反应堆研究的重要意义 | 第11-13页 |
| ·本文研究的目的和任务 | 第13-14页 |
| 第2章 反应堆物理 | 第14-21页 |
| ·基本物理概念 | 第14-16页 |
| ·瞬发中子和缓发中子 | 第14页 |
| ·平均自由程、宏观截面、微观截面 | 第14-15页 |
| ·中子通量、核反应率、反应堆功率 | 第15-16页 |
| ·反应堆反应性 | 第16-20页 |
| ·自持链式裂变反应 | 第16页 |
| ·有效增值因子 | 第16页 |
| ·反应性定义以及中子随时间变化的特性 | 第16-17页 |
| ·反应性影响因素 | 第17-19页 |
| ·反应性控制 | 第19-20页 |
| ·反应性平衡 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第3章 压水堆介绍 | 第21-25页 |
| ·压水堆简介 | 第21-22页 |
| ·压水堆构件介绍 | 第22-24页 |
| ·反应堆堆芯 | 第22页 |
| ·堆内构件 | 第22-23页 |
| ·压力容器 | 第23页 |
| ·控制棒驱动机构 | 第23页 |
| ·反应堆核燃料 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于仿真系统的压水堆堆芯动态模型的计算 | 第25-38页 |
| ·STAR-90仿真支撑系统介绍 | 第25-27页 |
| ·STAR-90模型算法库的特点 | 第25页 |
| ·STAR-90系统的基本结构 | 第25-26页 |
| ·支撑系统的突出特点 | 第26-27页 |
| ·STAR-90算法库 | 第27页 |
| ·点堆中子动态方程组 | 第27-34页 |
| ·点堆方程组的推导 | 第28-29页 |
| ·点堆方程组的各种现行解法 | 第29-32页 |
| ·瞬跳差分方法求解 | 第32-34页 |
| ·各种参数的计算 | 第34页 |
| ·新方法的验证 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第5章 神经网络与机理模型结合的反应性估算 | 第38-53页 |
| ·神经网络介绍 | 第38-41页 |
| ·神经网络的分类 | 第39页 |
| ·神经网络学习方法 | 第39-40页 |
| ·神经网络常用的激励函数 | 第40-41页 |
| ·BP网络及算法介绍 | 第41-42页 |
| ·BP网络介绍 | 第41页 |
| ·BP网络算法 | 第41-42页 |
| ·神经网络对反应性的影响因素的跟踪 | 第42-47页 |
| ·控制棒的提升对反应性影响 | 第42-44页 |
| ·硼浓度对反应性的影响 | 第44-46页 |
| ·功率水平效应反作用于反应性影响 | 第46-47页 |
| ·机理建模对反应性的影响的计算 | 第47-51页 |
| ·氙毒作用 | 第47-49页 |
| ·钐毒效应 | 第49-51页 |
| ·反应性总当量控制 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
