特征线方法(Method of Characteristics,MOC)因其具备强大的几何处理能力,且在计算过程中亦能兼顾计算成本和计算精度,被广泛应用于高保真数值模拟计算中。常见的中子输运计算方法除MOC外,还包括碰撞概率法(Collision Probability metho...特征线方法(Method of Characteristics,MOC)因其具备强大的几何处理能力,且在计算过程中亦能兼顾计算成本和计算精度,被广泛应用于高保真数值模拟计算中。常见的中子输运计算方法除MOC外,还包括碰撞概率法(Collision Probability method,CP)和界面流法(Interface Current method,IC)等。本文从方法理论以及数值计算两方面将MOC、CP和IC进行比较分析,评估其在pin-by-pin计算中的能力。同时在MOC计算中,不同的参数选择会对计算成本和计算精度产生影响,因此有必要进行敏感性分析以寻求最佳参数。本文首先将三种计算方法从原理上进行比较分析,再基于2D C5G7-MOX基准题完成了数值计算及MOC参数敏感性初步分析。计算结果表明:MOC在计算精度、计算效率和内存开销上均优于CP和IC。MOC的计算耗时和内存开销分别为23.9 min和37.5 MB,与参考解的相对误差仅为6.04×10^(-4)。而CP和IC的计算耗时分别为MOC的56.7倍和15.6倍,内存开销分别为MOC的407.7倍和32.8倍。进一步通过参数敏感性分析发现:网格划分对计算内存开销以及计算时间的影响最大,而极角的选择对计算精度的影响最大,并且给出一组综合优化建议参数:网格划分6×6,极角为GAUS且数目为2,方位角个数为30。该组参数的计算耗时为45.4 min,内存开销为264.7 MB,相对误差为5.9×10^(-5),归一化后的栅元均方根误差为0.002 55。展开更多
两步法作为反应堆数值计算中的主流方法,因其受制于组件均匀化计算和堆芯扩散近似计算中引入的简化假设,对于精细化模型的计算可靠性需要进一步研究。基于DRAGON/DONJON计算BEAVRS 2.02(Benchmark for Evaluation And Validation of Rea...两步法作为反应堆数值计算中的主流方法,因其受制于组件均匀化计算和堆芯扩散近似计算中引入的简化假设,对于精细化模型的计算可靠性需要进一步研究。基于DRAGON/DONJON计算BEAVRS 2.02(Benchmark for Evaluation And Validation of Reactor Simulations Rev.2.0.2)基准题在热态零功率状态下的各项参数,先对组件进行输运计算,获得均匀化少群常数;再使用少群常数完成全堆芯扩散计算,最后比较了传统均匀化、一次多区均匀化和多次多区均匀化三种方案的计算误差。结果表明:本文计算结果与基准值相比吻合良好,临界硼浓度的误差在5×10^(-5)以内,控制棒价值的误差在5×10^(-4)以内。进一步对比裂变率发现,采用一次多区均匀化方案能将非对称燃料组件及相邻组件的平均误差从5.62%降低至3.345%,检验了两步法在精细化模型计算中的适用性。展开更多
为实现车载空调制冷系统故障诊断功能,快速判断空调制冷系统可能出现的故障类型,文章建立车载空调制冷系统一维仿真模型,并以压缩机进出口温度、压力等参数为特征参数,冷凝器风量降低、制冷剂泄漏等故障为输出目标结果,构建车载空调制...为实现车载空调制冷系统故障诊断功能,快速判断空调制冷系统可能出现的故障类型,文章建立车载空调制冷系统一维仿真模型,并以压缩机进出口温度、压力等参数为特征参数,冷凝器风量降低、制冷剂泄漏等故障为输出目标结果,构建车载空调制冷系统的反向传播(back-propagation,BP)神经网络故障诊断模型和决策树故障诊断模型。研究结果表明:当冷凝器风量降低时,压缩机排气温度与排气压力上升,空调系统的制冷量和性能系数(coefficient of performance,COP)下降。通过对比2种不同诊断策略的仿真测试结果发现,采用BP神经网络进行车载空调制冷系统故障诊断的准确率可以达到92.5%。展开更多
文摘特征线方法(Method of Characteristics,MOC)因其具备强大的几何处理能力,且在计算过程中亦能兼顾计算成本和计算精度,被广泛应用于高保真数值模拟计算中。常见的中子输运计算方法除MOC外,还包括碰撞概率法(Collision Probability method,CP)和界面流法(Interface Current method,IC)等。本文从方法理论以及数值计算两方面将MOC、CP和IC进行比较分析,评估其在pin-by-pin计算中的能力。同时在MOC计算中,不同的参数选择会对计算成本和计算精度产生影响,因此有必要进行敏感性分析以寻求最佳参数。本文首先将三种计算方法从原理上进行比较分析,再基于2D C5G7-MOX基准题完成了数值计算及MOC参数敏感性初步分析。计算结果表明:MOC在计算精度、计算效率和内存开销上均优于CP和IC。MOC的计算耗时和内存开销分别为23.9 min和37.5 MB,与参考解的相对误差仅为6.04×10^(-4)。而CP和IC的计算耗时分别为MOC的56.7倍和15.6倍,内存开销分别为MOC的407.7倍和32.8倍。进一步通过参数敏感性分析发现:网格划分对计算内存开销以及计算时间的影响最大,而极角的选择对计算精度的影响最大,并且给出一组综合优化建议参数:网格划分6×6,极角为GAUS且数目为2,方位角个数为30。该组参数的计算耗时为45.4 min,内存开销为264.7 MB,相对误差为5.9×10^(-5),归一化后的栅元均方根误差为0.002 55。
文摘两步法作为反应堆数值计算中的主流方法,因其受制于组件均匀化计算和堆芯扩散近似计算中引入的简化假设,对于精细化模型的计算可靠性需要进一步研究。基于DRAGON/DONJON计算BEAVRS 2.02(Benchmark for Evaluation And Validation of Reactor Simulations Rev.2.0.2)基准题在热态零功率状态下的各项参数,先对组件进行输运计算,获得均匀化少群常数;再使用少群常数完成全堆芯扩散计算,最后比较了传统均匀化、一次多区均匀化和多次多区均匀化三种方案的计算误差。结果表明:本文计算结果与基准值相比吻合良好,临界硼浓度的误差在5×10^(-5)以内,控制棒价值的误差在5×10^(-4)以内。进一步对比裂变率发现,采用一次多区均匀化方案能将非对称燃料组件及相邻组件的平均误差从5.62%降低至3.345%,检验了两步法在精细化模型计算中的适用性。
文摘为实现车载空调制冷系统故障诊断功能,快速判断空调制冷系统可能出现的故障类型,文章建立车载空调制冷系统一维仿真模型,并以压缩机进出口温度、压力等参数为特征参数,冷凝器风量降低、制冷剂泄漏等故障为输出目标结果,构建车载空调制冷系统的反向传播(back-propagation,BP)神经网络故障诊断模型和决策树故障诊断模型。研究结果表明:当冷凝器风量降低时,压缩机排气温度与排气压力上升,空调系统的制冷量和性能系数(coefficient of performance,COP)下降。通过对比2种不同诊断策略的仿真测试结果发现,采用BP神经网络进行车载空调制冷系统故障诊断的准确率可以达到92.5%。