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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。

     

  • 期刊类型引用(3)

    1. 李孝晨,丁文艺,朱霄汉,郑明杰. 基于机器学习的RAFM钢中子辐照脆化预测模型研究. 材料导报. 2023(01): 151-157 . 百度学术
    2. 岳鹏,刘娟波,成雷,白学刚. 核电厂反应堆压力容器材料辐照脆化研究进展综述. 科技风. 2023(13): 1-3 . 百度学术
    3. 苏东川,谢海,张毅雄,崔怀明,吴琳. 碳含量超标情况下的反应堆压力容器快速断裂评价方法研究. 核动力工程. 2021(04): 282-288 . 本站查看

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  • 刊出日期:  2020-12-15

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