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基于BP神经网络的高通量铅铋反应堆中子通量最大化设计方法研究
核能科学与工程 | 更新时间：2025-01-07
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    • 基于BP神经网络的高通量铅铋反应堆中子通量最大化设计方法研究

    • Design method of high-flux lead-bismuth cooled reactor neutron flux maximization based on BP neural network

    • “在核能系统发展领域，专家构建了基于BP神经网络的高通量铅铋反应堆设计优化平台，有效提升了堆芯中子通量水平。”
    • 核技术   2024年47卷第10期 文章编号：100602

    • DOI：10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.100602    

      中图分类号： TL411+.3

    • 收稿日期：2024-01-31，

      修回日期：2024-03-21，

      纸质出版日期：2024-10-15

    移动端阅览

  • 王彤,刘紫静,赵鹏程等.基于BP神经网络的高通量铅铋反应堆中子通量最大化设计方法研究[J].核技术,2024,47(10):100602. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.100602.

    WANG Tong,LIU Zijing,ZHAO Pengcheng,et al.Design method of high-flux lead-bismuth cooled reactor neutron flux maximization based on BP neural network[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2024,47(10):100602. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.100602.

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相关作者

王彤
刘紫静
赵鹏程
肖英杰
张勇
高帅
管兴胤
卢毅

相关机构

南华大学 湖南省数字化反应堆工程技术研究中心
南华大学 核科学技术学院
西北核技术研究所
南华大学 核科学技术学院
中国原子能科学研究院
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