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基于人工神经网络的RPV材料辐照脆化预测模型研究

康 靓 孙 凯 米晓希 吴 璐 毛建军 张 烁 雷 阳 潘荣剑 汤爱涛

康 靓, 孙 凯, 米晓希, 吴 璐, 毛建军, 张 烁, 雷 阳, 潘荣剑, 汤爱涛. 基于人工神经网络的RPV材料辐照脆化预测模型研究[J]. 核动力工程, 2020, 41(6): 92-95.
引用本文: 康 靓, 孙 凯, 米晓希, 吴 璐, 毛建军, 张 烁, 雷 阳, 潘荣剑, 汤爱涛. 基于人工神经网络的RPV材料辐照脆化预测模型研究[J]. 核动力工程, 2020, 41(6): 92-95.
Kang Jing, Sun Kai, Mi Xiaoxi, Wu Lu, Mao Jianjun, Zhang Shuo, Lei Yang, Pan Rongjian, Tang Aitao. Research on Prediction Model of Irradiation Embrittlement of RPV Materials Based on Artificial Neural Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2020, 41(6): 92-95.
Citation: Kang Jing, Sun Kai, Mi Xiaoxi, Wu Lu, Mao Jianjun, Zhang Shuo, Lei Yang, Pan Rongjian, Tang Aitao. Research on Prediction Model of Irradiation Embrittlement of RPV Materials Based on Artificial Neural Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2020, 41(6): 92-95.

基于人工神经网络的RPV材料辐照脆化预测模型研究

Research on Prediction Model of Irradiation Embrittlement of RPV Materials Based on Artificial Neural Network

  • 摘要: 在分析一定量随站测试样品的基础上,构建了具有较高精度的反应堆压力容器(RPV)材料韧脆转变温度(DBTT)预测的人工神经网络模型,并利用模型研究了中子注量和中子注量率对RPV材料DBTT的影响。结果表明,材料DBTT随着中子注量增加出现先线性上升,然后平缓上升,最后饱和的趋势,而中子注量率对RPV材料辐照脆化的影响不明显。

     

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  • 刊出日期:  2020-12-15

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