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研究生: 張衍祥
Chang, Yen-Hsiang
論文名稱: 利用調適性模糊類神經系統預測核三廠冷卻水流失事故之破口大小
Estimation of Break Sizes for Loss of Coolant Accidents in Maanshan NPP using the Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System
指導教授: 馮玉明
Ferng, Yuh-Ming
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 原子科學院 - 核子工程與科學研究所
Nuclear Engineering and Science
論文出版年: 2010
畢業學年度: 98
語文別: 中文
論文頁數: 65
中文關鍵詞: 冷卻水流失事故類神經模糊系統
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  • 冷卻水流失事故(Loss of Coolant Accident, LOCA),是核能電廠最重要的設計基準事故之一;所謂冷卻水流失事故指的是反應器冷卻系統破裂、喪失完整性,而爐心冷卻水大量從破口流入低壓的圍阻體內而言。冷卻水流失事故的破口大小,對於事故發生後的處理有相當程度的關聯,電廠運轉時及電廠事故發生後的相關參數非常的繁雜,電廠運轉人員無法在短時間內分析如此大量的數據。
    本研究的目的是希望能夠建立一套人工智慧系統,如模糊類神經系統(ANFIS),可以快速並準確地預測破口大小,輔助電廠人員在事故發生時可以迅速的做出正確的判斷,提高後續處理的效率。利用PCTran模擬核三廠發生冷卻水流失事故的狀況,使ANFIS學習足夠的訓練數據,提高整體預測系統的準確性。


    目錄 摘要 ii Abstract iii 誌謝 iv 目錄 v 表目錄 vii 圖目錄 viii 第一章 簡言 1 1.1 研究目的 1 1.2 冷卻水流失事故簡介 2 第二章 類神經網路與模糊控制原理 4 2.1 類神經網路的發展 4 2.2 逆傳遞網路的運算及學習法則 5 2.3 模糊理論的發展 10 2.4 模糊控制原理 10 2.5 調適性模糊類神經系統(ANFIS) 14 2.5.1 類神經網路與模糊系統之共通點及差異性 14 2.5.2 模糊類神經網路的基本概念 17 2.5.3 調適性網路模糊推論系統 20 第三章 核三廠之狀況與分析程式簡介 24 3.1 核三廠簡介 24 3.2 緊急爐心冷卻系統(ECCS) 24 3.2.1 高壓注水系統(HPI) 26 3.2.2 蓄壓槽(Accumulator) 26 3.2.3 低壓注水系統(LPI) 27 3.3 PCTran 簡介 29 3.4 MATLAB簡介 35 第四章 ANFIS模式建立與模擬預測結果 36 4.1 自我調整控制器 36 4.2 PCTran模擬結果 37 4.2.1 案例一:大破口的冷卻水流失事件 37 4.2.2 案例二:小破口的冷卻水流失事件 48 4.2.3 訓練數據選取 59 4.3 預測結果與訓練數量之關係 61 第五章 結果與討論 64 參考文獻 65  

    1. 李崇賢,「利用RELAP5/YA模擬核三廠大破口失水事故之最適化分析」,國立清華大學碩士論文,中華民國84年
    2. 核能三廠小破口冷卻水流失事故分析報告,台灣電力公司核能安全處,中華民國82年10月
    3. Introduction to Nuclear Engineering, John R. Lamarsh, 1997
    4. Takagi, T., Sugeno, M., Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control, 116–132., 1985
    5. Bartlett, E.B., Uhrig, R.E., Nuclear power plant diagnostics using an artificial neural network, 272-281, 1992
    6. Cheon, S.W., Chang, S.H., Application of neural networks to a connectionist expert system for transient identification in nuclear power plants, 177-191, 1993
    7. Fantoni, A Neuro-Fuzzy Model Applied Full Range Signal Validation of PWR Nuclear Power Plant Data, FLINS-98, 1998
    8. Jang, ANFIS:adaptive-network-based fuzzy inference systems, 665-685, 1993
    9. Lee, J.H., Sim, H.J., Jang, C.S., Kim, C.H., Incorporation of neural networks into simulated annealing algorithm for fuel assembly loading pattern optimization in a PWR. Long Island, New York American Nuclear Society, 1998

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