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神经网络在温度对氧化铅恒流冲蚀溶解速率影响研究中的应用

韩丞智  牛风雷  郭张鹏  
【摘要】:固态氧控是将液态铅铋合金(LBE)用于次临界加速系统(ADS)的关键技术。在固态氧控技术中,采用氧化铅溶解的方式增加冷却剂中的氧浓度,因此建立氧化铅溶解模型,精确预测氧化铅的溶解速率成为一个关键的问题。本文通过机器学习的方法,模拟计算了350-435℃,恒流流速为2.4kg/s的实验环境中温度对液态铅铋中氧化铅溶解影响。结果发现,恒流冲蚀的氧化铅溶解速率与温度正相关,并且,神经网络的训练数据量和神经网络隐层神经元的个数对模拟结果的影响巨大,因此,需要收集更多数据提高神经网络的泛化性并减少误差。作为当今人工智能最有前景的方法之一,神经网络以其强大的拟合能力,鲁棒性被广泛的应用于经济,工程等领域,这为改善固态氧控实验的控制性,为实现智能核电的理想提供了有效的参考。

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