优化的灰色模型在核动力系统管道腐蚀速率预测中的应用

针对灰色理论模型GM(1,1)预测时误差较大，提出了一种新的预测方法——优化灰色理论预测方法。并把该方法应用到核动力系统管道腐蚀速率的预测。通过与多种预测方法的实际比较证明，该方法是正确、有效的。同时，通过对管道腐蚀速率的预测，对核动力系统管道在复杂条件下的维修和保养提供了有力的依据。     

基于灰色马尔可夫链的核设备退化趋势预测

核设备的状态退化趋势预测是确定其在役检查以及维修计划的重要依据,但由于核设备样本小、退化数据缺乏、退化轨迹具有波动性,难以采用传统的概率统计模型对其退化趋势进行精确预测。为此,本文提出应用灰色马尔可夫链模型对核设备退化趋势进行预测的方法,该方法充分利用GM（1,1）和马尔可夫链的优点,能够有效提高核设备退化趋势预测的精度。并以屏蔽泵的退化数据为样本,精确预测了屏蔽泵的退化趋势,同时与GM（1,1）模型的预测结果进行了对比。结果表明,灰色马尔可夫链模型的预测精度更高,能够对核设备的退化趋势进行精确预测。     

船用核动力蒸汽系统波纹管腐蚀分析与寿命预测研究

波纹管的破裂将给反应堆的安全运行带来隐患,甚至可能引发小破口事故。腐蚀是导致波纹管破裂的重要原因,在对波纹管腐蚀成因分析的基础上,结合波纹管腐蚀样本较少的特点,采用灰色理论对波纹管的腐蚀寿命进行预测,通过建立GM（1,1）模型,递推腐蚀量的变化规律。实例表明,该方法克服了传统统计方法需要大样本的缺点,预测精度高,评估结果可信。     

基于支持向量回归的设备故障趋势预测

介绍了故障趋势预测的研究现状及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于滚动轴承故障趋势的预测,并与其他方法（BP神经网络、灰色模型及灰色-AR模型）进行比较。结果表明,BP神经网络预测结果不稳定,易出现过学习和局部极小问题;支持向量回归预测结果稳定,在预测精度上优于BP神经网络、灰色模型、灰色-AR模型,是故障趋势预测的一种有效方法。     

基于ARIMA和LSTM组合模型的核电厂主泵状态预测

为了对核电厂主泵的运行过程进行监测和追踪,进而提高主泵的预警能力,提出了基于差分自回归移动平均（ARIMA）和长短期记忆（LSTM）神经网络组合模型的主泵状态预测方法,并用该方法对某核电厂主泵止推轴承温度和可控泄漏流量进行单步和多步预测,以根均方误差（RMSE）为指标对预测精度进行评估。结果表明,所建立的ARIMA和LSTM神经网络组合模型能够对主泵的状态进行准确的预测和追踪,并且组合模型的预测精度要优于ARIMA和LSTM单一模型,尤其在多步预测中,组合模型的优势更加明显。      

基于GM(1,1)模型与灰色马尔可夫GM(1,1)模型的核动力装置趋势预测方法研究

在核动力装置灰色GM(1,1)模型趋势预测的基础上,引入马尔可夫链预测理论,建立核动力装置灰色马尔可夫GM(1,1)趋势预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点,灰色马尔可夫GM(1,1)模型将这两种性质有机结合起来,具有严密的科学性,从而拓宽了传统灰色GM(1,1)模型预测的应用范围。实例验证表明：灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用历史数据给予的信息,不但能对核动力装置运行中的单调数列进行准确的趋势预测,也可实现对波动运行的重要参数进行准确的趋势预测,大幅提高了随机波动较大数据序列的预测精度。     

堆芯中子动力学实时仿真模型

介绍了堆芯中子动力学实时仿真的三种不同模型：点堆模型，三维绝热模型和改进的准稳态模型。并采用了美国Ａｇｏｎｎｅ实验室一维基准问题及秦山６００ＭＷ反应堆弹棒事故对三种模型进行了运算比较。综合计算精度及运算时间表明，随着计算机运算能力的提高，用于堆芯动态仿真，改进的准稳态是国为理想的求解模型。     

碳钢在单相流中流动加速腐蚀的数值模拟

在核电厂中,流动加速腐蚀主要发生二回路中,在世界各国核电厂中已经引发了很多事故.本文在合理的假定下,建立了碳钢在单相流中的流动加速腐蚀模型,计算了Fe3O4在高温碱性溶液中的溶解度;运用流体力学的方法计算了传质系数,并成功应用到了腐蚀模型中;最后,用所建立的模型计算了直管的流动加速腐蚀情况,计算结果与实验结果吻合较好.结果显示流动加速腐蚀速率受温度、pH和流速的影响非常大.     

基于分形理论的核动力管道腐蚀坑深度预测模型研究

针对核动力管道腐蚀环境的复杂性和腐蚀过程的随机性，利用分形理论，建立了腐蚀坑深度预测模型，通过模型对核动力管道的最大腐蚀坑深度和不大于允许腐蚀深度rd的概率进行了预测研究。为进一步提高预测精度，对非线性方程进行了线性化处理。计算结果证明，利用分形理论对腐蚀坑深度进行预测是可行的，同时通过对核动力管道的最大腐蚀坑深度的预测，对分析腐蚀管道的可靠性和安全性及了解核动力管道的性能具有一定的意义。     

环形通道内液钠的临界热流密度的灰色相关分析和灰色模型的建立(英文)

采用灰色系统理论,对在两台液钠沸腾实验回路上测得的实验数据,进行了影响钠沸腾临界热流密度(CHF)值因素的灰色相关分析,并用GM(1,1)模型对CHF进行了预测。选用GM(1,h)模型对CHF进行了建模。计算及预测结果与实验值符合较好。     

灰色理论在操纵员管理中的应用

科学合理的操纵员管理是核安全的基础,也是核电厂人力资源管理的发展要求。尤其在三哩岛事故发生之后,操纵员管理更加受到重视。科学合理的操纵员管理的前提和基础是操纵员基本行为参数的预测和决策。灰色理论恰好解决了现行操纵员管理预测和决策中所遇到的困境。整个管理过程分为两步：首先,通过以往的操纵员行为参数的记录,建立灰色预测模型,对其今后行为进行预测;然后,使用灰色决策对其进行决策。计算结果对操纵员管理有一定的指导意义,也为操纵员提高自身素质指明了方向。灰色理论方法为今后操纵员管理提供了新的思路和方法。     

GM(1,1)灰色模型在核电设备趋势预测中的应用

利用灰色系统GM(1,1)预测模型对核电设备运行中的重要参数进行趋势预测,根据核电设备运行参数自身历史数据建立动态微分方程,并预测自身的发展趋势,为核电设备的状态监测及故障的预测和诊断提供参考.以稳压器水位为例对该方法进行了验证,结果表明该预测方法具有数据量小、计算简单、预测准确的特点.     

用灰色系统理论预测环形通道内液钠的临界热流密度

用灰色系统理论对在两台液钠沸腾实验回路上测得的实验数据进行了钠沸腾临界热流密度（CHF）值影响因素的灰色相关分析,并用GM（1,1）模型对CHF进行预测,选用GM（1,h)模型对CHF进行了建模,计算及预测结果与实验值符合较好。     

过冷沸腾起始点预测关系式研究

本文认为过冷沸腾起始点为一个流程段,起于气泡开始汽化点,终于气泡脱离气穴点。基于这一假设建立了更为符合实际的过冷沸腾起始点气泡模型,在此基础上,用唯象方法获得了气泡半径公式及壁面过热度与热流密度关系式,并与实验数据进行了比对,其误差分布更加合理。     

Early-age behaviour of concrete nuclear containments

A numerical model has been developed to predict early-age cracking for massive concrete structures. Taking into account creep at early-age is essential if one wants to predict quantitatively the induced stresses if autogenous or thermal strains are restrained. Because creep strains may relax internal stresses, a creep model which includes the effects of hydration and temperature is used. For the prediction of cracking, a simple elastic damage model is used. Numerical simulations are performed in order to predict the behaviour of a massive wall and a concrete containment of a nuclear power plant. They show that significant relaxation of stresses (due to creep) occurs only after about 10 days, after cracking occurs. Moreover, since temperature in concrete may reach important values in massive concrete structures, it appears that effect of temperature on creep must be taken into account for an accurate prediction of cracking.     

An equivalent model of discharge instability in the discharge chamber of Kaufman ion thruster

The industrial application of the Kaufman ion thruster in its arc stage is limited owing to the instability of the discharge pulse. Presently, a complete prediction model that can predict the discharge pulse in the high-current stage does not exist. In this study, a complete prediction model for the pulse in the ion thruster is established using the zero-dimensional plasma discharge model and equivalent circuit model. The zero-dimensional plasma discharge model is used to obtain the corresponding plasma parameters by calculating the beam current, discharge current, voltage, and gas flow under actual working conditions. The input parameters of the equivalent circuit model are calculated using empirical formulae to acquire the estimated discharge waveforms. The pulse waveforms obtained using the model are found to be consistent with the experimental results. The model is used to evaluate the process of rapid changes in plasma density. Additionally, this model is employed to predict changes in the pulse waveforms when the volume of the discharge chamber and grid plate transmittance are changed.