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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：基于参数优化粒子法的核反应堆内流体运动模拟方法，具体步骤如下：1，选定核反应堆内流体三维溃坝为验证算例，采用实验数据为校对数据；2，在取值范围内随机抽取若干组压力计算调节系数；3，采用抽取的系数进行粒子法计算，获取确定论计算结果；4，用计算结果训练神经网络模型；5，通过神经网络模型计算系数最优值；6，用更新的计算结果作为训练数据再次训练神经网络模型；7，迭代直至计算的最优值满足收敛条件；8，使用压力调节系数最优值开展粒子法计算。本发明无网格粒子方法对核反应堆内流体数值模拟，在蒙特卡洛框架内结合神经网络的代理模型实现参数优化，能够提高粒子法模拟核反应堆内流体的稳定性和精度。

主权项：1.基于参数优化粒子法的核反应堆内流体运动模拟方法，其特征在于：步骤如下：步骤1：输入溃坝实验数据作为校对数据：获取核反应堆内流体三维溃坝实验的实验数据，具体为溃坝前沿移动距离随时间的变化，实验数据作为后续移动粒子半隐式法计算结果的对比数据，通过计算结果与实验数据之间的误差来对压力计算调节系数进行评价；步骤2：抽取初始压力计算调节系数：在所采用的移动粒子半隐式法计算时，需要使用两个压力计算调节系数，两个压力计算调节系数的取值范围为[0,1]，两个压力计算调节系数之间相互独立，且不存在特定的概率分布类型，将两个压力计算调节系数视为在取值范围内均匀分布进行样本的抽取，采用简单随机抽样对两个压力计算调节系数的样本数值进行抽取；步骤3：开展移动粒子半隐式法计算获取确定论的计算结果：首先对照实验建立粒子模型，针对步骤1中所采用的溃坝实验，按照实验时的壁面、液柱的尺寸确定计算域，在计算域内，按照实际实验工况使用带有体积和质量的不同类型的粒子填充计算域，粒子的不同类型对应不同的物质，粒子还会携带初始的速度、位置以及压力信息，计算时粒子需要涉及到的物性参数根据粒子所对应的物质进行确定；针对所建立的粒子模型开展粒子法计算，溃坝实验开始后，液柱坍塌并在水平方向上存在一个移动前沿，整个运动过程的模拟采用如下的控制方程进行控制： 式中ρ——粒子对应物质的密度kgm3；t——模拟的时间s；P——粒子的相对压力Pa；μ——动力粘度系数N·sm2； ——粒子的速度矢量ms； ——粒子受到的表面张力Nkg； ——重力加速度ms2； ——梯度符号；公式1为不可压缩流体的连续性方程，公式2为纳维斯托克斯方程简化得到的动量守恒方程；按照公式2，需要对粒子受到的重力、表面张力、粘性力和压力进行计算，粒子受到这些力的作用之后在一个计算步的时间长度内变化速度并移动一定的距离，所有粒子的位置更新之后也就得到了整个系统的新的状态；采用的计算策略为：先显式计算重力、表面张力和粘性力，将粒子移动到预估的位置，并得到预估的速度；根据预估的速度和粒子数密度，联立公式1和压力计算得到压力泊松方程，隐式求解整个体系所有粒子得到的方程组，得到相对压力大小，通过相对压力计算压力梯度修正粒子的速度和位置；完成上述计算后，进一步获取并输出确定论计算结果，需要包含两个数据，第一部分数据为溃坝的移动前沿随模拟时间的变化，第二部分为压力检测点的压力随模拟时间的变化；步骤4：训练神经网络模型：将步骤3计算并输出的确定论计算结果做进一步的处理，针对溃坝的移动前沿，将模拟数据和步骤1输入的实验数据进行对比，统计模拟时间内，模拟结果和实验数据的平均相对误差；针对压力检测点的压力随模拟时间的变化，计算输出的相对压力的波动方差；使用下式计算的评价参数来评价移动粒子半隐式法计算时使用的压力计算调节系数的性能：f＝0.1×ηd+0.9×σp2公式3式中f——压力计算调节系数的评价参数；ηd——溃坝前沿移动距离的模拟误差；σp2——压力检测点的压力波动方差；通过公式3计算得到步骤2中抽取的压力计算调节系数组对应的性能评价参数数值，将两个压力计算调节系数作为神经网络输入层的特征数据，将性能评价参数作为输入层的对照数据，以上数据共同组成神经网络模型所需的训练数据，一共20组；训练神经网络模型时采用的神经网络结构包含1个输入层，共3个输入节点，2个隐含层，每个隐含层包含3个节点，一个输出层，包含1个输出节点，输出节点输出的数据为神经网络模型预测的两个压力计算调节系数对应的性能评价参数数值；步骤5：通过在取值空间内抽取若干个压力计算调节系数组，将其输入神经网络模型后，能够快速输出对应的性能评价参数，找到性能评价参数的最优值对应的参数组，该参数组就是通过神经网络模型计算得到的压力计算调节系数最优值；步骤6：将新的压力计算调节系数和对应的移动粒子半隐式法计算结果作为训练数据再次训练神经网络模型：将步骤5中计算得到的压力计算调节系数最优值作为移动粒子半隐式法计算时的输入，完成移动粒子半隐式法计算并同样输出溃坝前沿相对误差和压力检测点的相对压力波动方差，并计算得到性能评价参数，若该参数不满足收敛条件，那么将本次计算得到的压力计算调节系数和移动粒子半隐式法计算结果作为训练数据再次进行神经网络训练，收敛条件如下： 步骤7：输出压力计算调节系数最优值：若神经网络模型计算得到的压力计算调节系数最优值通过移动粒子半隐式法计算得到的评价参数能够满足收敛条件，将其作为最优值进行输出，由此实现了压力计算调节系数的快速优化计算；步骤8：使用压力调节系数最优值开展粒子法计算：得到优化后的压力计算调节系数后，压力泊松方程源项调整为： 式中ρ0——粒子对应物质的密度kgm3；t——模拟的时间s；P——粒子的相对压力Pa； ——显式计算后预估得到的粒子的速度矢量ms；γ——优化后的压力计算调节系数；α——人工压缩性系数；▽——梯度符号；n*——显式计算后预估得到的粒子数密度；n0——初始粒子数密度；通过步骤3的计算流程和基于优化参数建立的公式5完成对于核反应堆内的流体运动的模拟。

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