Applicability of design window search procedure using neural network to neutronics

ニューラルネットワークを用いた設計窓探索法の核設計への適用性

久語 輝彦 ; 中川 正幸

Kugo, Teruhiko; Nakakawa, Masayuki

原子炉炉心設計においては、基本的な設計変数の最適な値を決定するため、通常、多数回のパラメータサーベイ計算を要する。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。本研究では、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査し、本手法の信頼性・有効性を評価した。その高転換型重水炉の設計に適用した結果から、学習パラメータを適切に調整すれば、本手法は安定的に精度よく設計ウィンドウを決定できることを示した。

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