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J-GLOBAL ID：200902289601713375   整理番号：09A0116266

EBaLM-THP 改良型原子力システムのニューラルネットワーク式熱流力推定モデル

EBaLM-THP - A neural network thermohydraulic prediction model of advanced nuclear system components

著者 (3件)： RIDLUAN Artit (Nuclear Program, Dep. of Mechanical Engineering, Univ. of Idaho, Idaho Falls, ID 83402-1575, USA) ,  MANIC Milos (Dep. of Computer Sci., Univ. of Idaho, Idaho Falls, ID 83402-1575, USA) ,  TOKUHIRO Akira (Nuclear Program, Dep. of Mechanical Engineering, Univ. of Idaho, Idaho Falls, ID 83402-1575, USA)
資料名： Nuclear Engineering and Design  (Nuclear Engineering and Design)
巻： 239  号： 2  ページ： 308-319  発行年： 2009年02月 
JST資料番号： E0189B  ISSN： 0029-5493  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界的なエネルギー需要・経済および気候変動に関する懸念の合意に代わって,近い将来の原子力発電プラント設計が注目されている。しかし,原子力産業が機器のモデリングと解析では眠りから覚める状況なのでたとえばANNを使った最適化の研究には関心が薄い。本報は,誤差後方伝搬とLevenberg-Marquardtの二つの訓練アルゴリズムの組合せに基づくニューラルネットワーク方式EBaLMを改良型原子力用熱交換器の熱流力問題THPに適用した。単一管を通る超臨界二酸化炭素の対流熱伝達と,二酸化炭素を使ったプリント回路熱交換器を通る対流熱伝達の2種類について,EBaLM-THPアルゴリズムの適当性を試験した。さらに,EBaLM-THPと多項式フィット方式との比較を考察した。規定した標準問題の中で,使ったデータに大きい変動があったが,このニューラルネットワーク方式は両ケースで良い結果を生み出した。事実,このニューラルネットワーク方式は,多項式フィットで10倍になるようなものより誤差の累積値が3倍小さかったCopyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *熱流力特性 ,  *ニューラルネットワーク ,  *熱交換器 ,  *計算機アルゴリズム ,  *対流熱伝達

分類 (1件)： 原子炉熱力学  (MD02030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  熱流 ,  力推定 ,  モデル