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文檔簡介
1、核聚變能是一種清潔、能源密度高、安全且不受氣候影響的新能源,被認(rèn)為是解決人類能源危機(jī)的重要出路。而結(jié)構(gòu)材料是聚變堆包層及未來商用聚變電站的瓶頸問題之一,其關(guān)系到聚變能否實(shí)現(xiàn)并成功應(yīng)用。
目前,聚變堆結(jié)構(gòu)材料研究主要考慮:成分優(yōu)化研究,聚變結(jié)構(gòu)材料性能研究,制造工藝和連接方面研究,化學(xué)相容性、腐蝕和輻照方面。本文基于極限學(xué)習(xí)機(jī)方法對聚變結(jié)構(gòu)材料的成分優(yōu)化及性能預(yù)測進(jìn)行了研究,主要工作如下:
(1)鑒于聚變堆結(jié)構(gòu)材料數(shù)據(jù)
2、的多因素、非線性、不確定性,提出一種基于改進(jìn)的快速模擬退火算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)的聚變堆結(jié)構(gòu)材料性能預(yù)測方法改進(jìn)快速模擬退火算法的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ModifiedVeryFastSimulatedAnnealingExtremeLearningMachine,MVFSA-ELM),該方法在保證了極限學(xué)習(xí)機(jī)算法優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的快速模擬退火算法優(yōu)化了極限學(xué)習(xí)機(jī)的參數(shù),加快了極限學(xué)習(xí)機(jī)隱節(jié)點(diǎn)個數(shù)的確定,確保了極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測的全局最優(yōu)解。在與I-
3、ELM、CI-ELM、EI-ELM、EM-ELM等算法的對比分析中,MVFSA-ELM算法體現(xiàn)了運(yùn)算精度上的優(yōu)勢。為進(jìn)一步驗證該算法在聚變堆結(jié)構(gòu)材料性能預(yù)測上的可行性,本文首先用該算法對印度低活化鋼(Indianreducedactivationferritic-martensitic,IN-RAFM)的抗拉強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實(shí)驗結(jié)果吻合較好。
(2)提出了一種適合大數(shù)據(jù)集聚變堆結(jié)構(gòu)材料性能預(yù)測的方法NMVFSA-ELM
4、,該方法不僅能夠保證獲得全局最優(yōu)解,還將能夠更加快速收斂到最優(yōu)解。在多個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證對比分析,該算法具有比MVFSA-ELM算法更快的預(yù)測速度,有助于對未來核能大數(shù)據(jù)的性能預(yù)測。同時用歐洲EUROFER97的輻照硬化性能進(jìn)行進(jìn)一步驗證,也取得了較好的預(yù)測效果。
(3)基于NMVFSA-ELM算法設(shè)計實(shí)現(xiàn)了核反應(yīng)堆材料在線性能預(yù)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有較高的性能預(yù)測精度、速度及數(shù)據(jù)存取速度。系統(tǒng)針對不同用戶的差異性要求及總體需求,
5、設(shè)計實(shí)現(xiàn)了查詢功能模塊、結(jié)果處理模塊、信息管理模塊、幫助功能模塊四大功能模塊。其中,查詢功能模塊設(shè)計實(shí)現(xiàn)了按材料查詢、按性能查詢和按成分查詢?nèi)N不同的查詢方式。結(jié)果處理模塊設(shè)計實(shí)現(xiàn)了性能數(shù)據(jù)的下載、打印,在線繪圖,在線性能預(yù)測等功能。信息管理模塊滿足管理員對用戶管理和數(shù)據(jù)管理的需求。幫助功能模塊有助于用戶了解如何操作該系統(tǒng)。
基于上述系統(tǒng)對世界三大工業(yè)化RAFM鋼之一中國低活化鋼CLAM進(jìn)行鉭(Ta)優(yōu)化研究,預(yù)測其屈服強(qiáng)度、
6、抗拉強(qiáng)度、斷后伸長率、斷面收縮率等性能隨Ta含量及實(shí)驗溫度變化的規(guī)律。不僅驗證了預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)驗數(shù)據(jù)非常吻合,還預(yù)測了Ta質(zhì)量百分比分別為0.10wt%、0.12wt%、0.14wt%、0.16wt%、0.17wt%、0.20wt%等新條件(尚未進(jìn)行過實(shí)驗的條件)下的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、斷后伸長率、斷面收縮率等性能參數(shù)。經(jīng)過對比分析,當(dāng)溫度在350-550℃時,Ta質(zhì)量百分比范圍在0.18wt%-0.20wt%時,CLAM鋼將具有更好的屈
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