Application of neural network to multi-dimensional design window search in reactor core design

原子炉設計におけるニューラルネットワークの多次元設計ウィンドウ探索への応用

久語 輝彦 ; 中川 正幸

Kugo, Teruhiko; Nakakawa, Masayuki

原子炉設計では、設計変数の最適な値を決定するため、多数回のパラメータサーベイ計算を要し、通常、多大な計算時間が費やされる。この作業を支援するため、設計窓、すなわち設計基準や要求仕様を満足する設計変数の範囲を多次元空間において効率的に得る手法を開発し、核及び熱水力設計分野に応用した。本方法の原理は、解析コードにより得られた教師信号を階層型ニューラルネットワークに学習させ、それを解析コードの代わりに用いることによって計算時間の短縮を図るというものである。本手法を高転換型水炉の設計に適用し、ネットワーク構造及び教師データ個数が設計窓の推定精度に与える影響を調べ、本手法の原子炉炉心設計における信頼性及び有効性を評価した。その結果、必要に応じて4層構造を用いて過学習を避ければ、安定的に精度よく設計窓を決定できることを示した。

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