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基于潜在空间非线性算子学习的核热推进反应堆参数时序预测
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作者 曾已玲 莫骏宇 +2 位作者 李卫 刘紫静 赵鹏程 《核技术》 2026年第3期166-177,共12页
针对核热推进反应堆多物理场耦合建模中存在的实时性差与计算效率低等问题,本研究运用基于潜在空间神经算子(Latent-Deep Operator Network,L-DeepONet)的温度场时序预测方法,通过构建"编码-算子学习-解码"的轻量化架构,将23... 针对核热推进反应堆多物理场耦合建模中存在的实时性差与计算效率低等问题,本研究运用基于潜在空间神经算子(Latent-Deep Operator Network,L-DeepONet)的温度场时序预测方法,通过构建"编码-算子学习-解码"的轻量化架构,将23万⁓180万维温度场数据压缩至100维潜在空间;然后利用改进后的深度算子网络(Deep Operator Network,DeepONet)学习潜在空间的动态演化规律,并结合物理约束解码器实现高精度重构。最后采用基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)软件OpenFOAM生成的核热耦合基准数据集进行验证,结果表明:在40 s迭代预测中,燃料区温度场平均相对误差低于1%,冷却剂温度场误差低于0.5%;在100 s长步长预测中,最大相对误差控制在0.5%以内。迭代预测模型单次预测耗时小于200 s,较传统CFD方法加速2⁓3个数量级;长步长预测单次耗时79.23 s,小于预测时间间隔,满足实时预测需求。本研究为核热推进反应堆瞬态工况仿真与安全控制提供了轻量化数字孪生解决方案。 展开更多
关键词 潜在空间神经算子 核热推进反应堆 实时预测 自编码器 多物理耦合
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