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机器学习算法在核电厂换料堆芯装载优化中的应用
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特征提取方法在堆芯装载方案设计中的应用
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摘要:
在核电厂换料堆芯设计过程中，如何实现快速准确定位最优装载方案，是广大换料设计工程师面对的主要挑战。目前在换料设计领域主要还是依靠换料工程师自身积累的丰富经验实现换料堆芯装载方案人工手动搜索，但依靠人工手动搜索的方式存在效率低下、装载方案评价不高的问题。随着人工智能、机器学习算法不断发展，研究人员开始尝试在换料设计过程中引入先进优化算法思想，辅助换料工程师提升工作效率与最终推荐装载方案表现。本文通过广泛阅读国内外相关文献，综合分析将人工智能思想应用于换料设计领域的主要路线，详细评价各个路线的优缺点，并对新兴的智能优化算法进行调研，结合反应堆换料堆芯方案搜索过程特点，提出两种未来有可能实现工程化的智能优化算法应用思路。
核电厂反应堆堆芯状态参数智能预测方法综述
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