公开(公告)号：CN119673496A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411796259.1

申请日：2024-12-06

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王晨阳 ,  霍荣冰 ,  张元东 ,  夏庚磊 ,  孙觊琳 ,  张博文

IPC: G21C15/253 ,  G21C15/18 ,  G21C15/28 ,  B63H21/18

Abstract: 本发明公开了摇摆条件下超临界二氧化碳自然循环实验装置及实验方法，属于新工质核能系统实验领域，包括摇摆模拟平台、设置于摇摆模拟平台上的自然循环回路以及监测机构，自然循环回路包括依次连通的上升段、第一水平段、下降段和第二水平段，其中上升段上设置有依次连通的预热组件和加热组件，预热组件的入口端还分别与抽真空机构和二氧化碳供气机构连通，第一水平段上设置有冷却组件。采用上述摇摆条件下超临界二氧化碳自然循环实验装置及实验方法，能够开展船舶非稳态运动及海洋条件对超临界二氧化碳自然循环的运行特性研究，以便于后续研究摇摆条件对自然循环类系统的内在影响机理。

公开(公告)号：CN118690640A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410726499.8

申请日：2024-06-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王晨阳 ,  霍荣冰 ,  夏庚磊 ,  孙觊琳 ,  闫佳豪 ,  张博文 ,  张元东

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种基于混合机器学习模型的临界热流密度预测方法及其应用，属于核反应堆的热工水力安全分析领域，包括以下步骤：S1、建立临界热流密度数据库；S2、建立经验关系式预测的临界热流密度数据库，并计算相同条件下预测值与实验数据之间的误差；S3、将临界热流密度数据库中的数据进行标准化预处理；S4、构建临界热流密度机器学习模型；S5、训练临界热流密度机器学习模型；S6、得到混合机器学习模型；S7、使用混合机器学习模型预测临界热流密度值。本发明采用上述基于混合机器学习模型的临界热流密度预测方法及其应用，通过结合实验数据、经验关系式和机器学习的混合方法可以弥补单一方法的局限性，提高预测精度。