Введение
Глава 1. Обзор используемых средств и методов обоснования безопасности реакторных установок с ВВЭР и основные положения диссертационной работы 6
1.1 Традиционный консервативный детерминистический подход 6
1.2 Многовариантные расчеты. Анализы неопределенности 11
1.3 Сопряженные коды с моделью трехмерной нейтронной кинетики реактора 21
1.4 Надежность аварийной защиты реактора 23
1.5 Основные положения диссертационной работы 26
Глава 2. Анализ аварий с применением многовариантных расчетов и методов статистической обработки данных 35
2.1 Описание исследуемого аварийного процесса 35
2.2 Методика многовариантных расчетов и применяемые расчетные коды 37
2.3 Неопределенность момента обесточивания в рассматриваемой аварии 38
2.4 Неопределенность комплекса входных параметров 45
2.5 Статистическая обработка результатов расчета 47
2.6 Выводы ко второй главе 60
Глава 3. Анализ неопределенности и чувствительности при использовании сопряженных кодов с моделью трехмерной нейтронной кинетики реактора 62
3.1 Постановка задачи 62
3.2 Консервативный расчет аварии 63
3.3 Анализ неопределенности и чувствительности 67
3.4 Выводы к третьей главе 78
Глава 4. Обоснование надежности аварийной защиты реактора в части выполнения критериев безопасности с применением статистических методов исследования 80
4.1 Постановка задачи 80
4.2 Основные подходы расчетного моделирования 82
4.3 Выбор и описание аварийного режима 84
4.4 Совместное использование детерминистического и вероятностного подходов 90
4.5 Оценка вероятности нарушения критериев безопасности по процедуре Монте-Карло с использованием поверхности отклика 96
4.6 Обработка результатов для различного количества отказов ОР СУЗ 108
4.7 Оценка консервативности и точности результатов 115
4.8 Выводы к четвертой главе 120
Глава 5. Применение искусственных нейронных сетей для исследования надежности аварийной защиты реактора 122
5.1 Развитие искусственных нейронных сетей 122
5.2 Устройство искусственного нейрона и нейронных сетей 124
5.3 Частный случай нейронной сети 126
5.4 Нейронные сети с несколькими слоями 129
5.5 Алгоритм обучения искусственной нейронной сети 132
5.6 Способность искусственной нейронной сети оценивать результаты динамического процесса при плавном изменении параметров 133
5.7 Плавные и резкие процессы 137
5.8 Моделирование резких переходных процессов при помощи искусственной нейронной сети 141
5.9 Выводы к пятой главе 145
Заключение 148
Литература
