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主要针对偏滤器的单元结构进行了设计,重点研究了靶板表面结构的尺寸以及偏滤器靶板和拱顶两种水冷结构的几何参数、流动参数等对偏滤器结构和性能的影响。在此基础上,确定偏滤器单元结构设计和优化的指导原则,并针对偏滤器靶板和拱顶的水冷结构进行了高热负荷的热工水力试验,对偏滤器冷却结构的换热性能进行试验评估。最后,对偏滤器单元在热载荷、电磁载荷和机械载荷共同作用下的结构应力和安全性进行分析。     

钨偏滤器的单元结构设计以及相关实验研究

主要针对偏滤器的单元结构进行了设计,重点研究了靶板表面结构的尺寸以及偏滤器靶板和拱顶两种水冷结构的几何参数、流动参数等对偏滤器结构和性能的影响。在此基础上,确定偏滤器单元结构设计和优化的指导原则,并针对偏滤器靶板和拱顶的水冷结构进行了高热负荷的热工水力试验,对偏滤器冷却结构的换热性能进行试验评估。最后,对偏滤器单元在热载荷、电磁载荷和机械载荷共同作用下的结构应力和安全性进行分析。     

高热流条件下过冷沸腾CHF试验及神经网络预测研究

本文试验研究了10～15 MW/m²高热流条件下过冷水流动沸腾的临界热流密度(CHF),并聚焦其预测方法。分析了热力学干度、质量流速和压力等参数对过冷沸腾CHF的影响。结果表明,随着热力学干度的增加,CHF近似线性降低。CHF随着质量流速增加而增加,但当靠近饱和点时,增加趋势逐渐减弱。在本文试验数据的基础上,搜集了文献中公开的实验数据,构建了高热流过冷沸腾CHF数据集(共709组),采用经验关联式和神经网络模型两种方法进行了预测,并定量评估了7个经验关联式和3个神经网络模型(BP,GA-BP和MEA-BP)的预测性能。结果显示,神经网络算法的预测性能相较于传统关联式有显著提升,其中,MEA-BP神经网络的预测效果最优,其平均绝对误差为15.61%,均方根误差为21.56%。