文献

J-GLOBAL ID：201902241854252172   整理番号：19A2253634

ニューラルネットワークに基づくカーネル安全レベル主制御器負荷率予測研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Load Rate Prediction of Nuclear Safety Master Controller Based on Neural Network

著者 (5件)： Qi Shuai (南華大学計算机学院,衡陽,421001) ,  Chen Zhi (中国核動力研究設計院核反応堆系統設計技術重点実験室,成都,610213) ,  Wu Zhiqiang (中国核動力研究設計院核反応堆系統設計技術重点実験室,成都,610213) ,  Ding Lin (南華大学計算机学院,衡陽,421001) ,  Liu Chaohui (南華大学計算机学院,衡陽,421001)
資料名： Zidonghua yu Yibiao  (Zidonghua yu Yibiao)
巻： 34  号： 7  ページ： 5-9  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3603A  ISSN： 1001-9944  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： システム運用の信頼性を保証するため、原子力発電所は安全レベルデジタル化制御システムメインコントローラの負荷率に対して厳格な要求があり、システム投入が正式に運行する前に、主コントローラの負荷率を測定する必要がある。設計段階で正確な負荷率値を得るために,非線形結合特性をもつ主制御器のグループ状態モジュールの実行時間を研究し,主制御器負荷率の予測値を得た。BPニューラルネットワークに基づく主制御装置の荷重率予測の方式を設計して,BPニューラルネットワークのトレーニングプロセスの最適化問題のために,遺伝的アルゴリズムを用いて最適化を行った。結果は,この方式が主制御装置の荷重率を正確に予測でき,実際の工学要求条件を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  *予測 ,  最適化問題 ,  *安全性 ,  系統運用 ,  信頼性 ,  *負荷率 ,  原子力発電所 ,  制御系 ,  最適化
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  予測値 ,  実行時間 ,  ディジタル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  カーネル ,  主制御器 ,  負荷率 ,  予測 ,  研究