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徳田 伸二; 渡辺 朋子*
統計数理研究所共同研究リポート, 110, p.70 - 77, 1998/03
トカマクプラズマ配位における2次元Newcomb方程式に随伴する固有値問題を提案する。この定式化においては重み関数(運動エネルギー積分)と有理面における境界条件を適切に選び、固有値問題のスペクトルが実可算の固有値(点スペクトル)だけから成り、連続スペクトルを持たないようにした。この定式化によって理想磁気流体力学的運動に対して、不安定状態だけでなく安定状態の特定が可能となった。
石澤 明宏*; 徳田 伸二
統計数理研究所共同研究リポート110, p.36 - 45, 1998/03
テイラーのモデルを用い、誤差磁場によって生じる強制磁気再結合の線形解析を行った。静磁場方程式に従う外部層と線形Reduced MHD方程式に従う内部層の接続条件を、磁束一定近似等を用いることなく、新たに導いた。この接続条件を用いて、磁気島の成長を表す再結合率を計算した。その結果、従来磁気相は単調に成長すると考えられていたのに対し、その解析に比べ磁気島の成長は抑えられるとともに、電流の減衰が弱まることを明らかにした。この結果はHahmが示した成長過程、Wangが示した成長過程のどちらとも異なる。また、再結合率を求める新しい方法として積分方程式を用いる方法を提唱した。
鈴土 知明
統計数理研究所共同研究リポート108, p.209 - 216, 1998/02
複雑な原子炉動特性のモデリングのため、セル・オートマトンの研究を行っている。複雑な系においては、現象の観測から系に存在する微視的な相互作用を完全に理解することは困難である。よってそのような場合には、ある程度巨視的な現象を要素としたモデリングが必要であると考えられる。本論文では1次元セル・オートマトンに現れる巨視的な現象をそのセル・オートマトンの有するモデリング能力と位置づけた。そして3つの能力、すなわち拡大能力、輸送能力及び記憶能力を定義した。実際の現象からこれらの能力に整合するものを見いだすことにより、複雑な系のモデリングが可能になると期待される。
鍋島 邦彦
統計数理研究所共同研究リポート68, 0, p.43 - 52, 1995/03
複雑な原子炉システムのモデル化を、ニューラルネットワークによって行い、そのモデルを用いて原子炉の異常診断を行った。原子炉は、燃料が燃焼するにつれて炉の特性が変化していくため、燃料サイクルの初期と終期において同じモデルを使用することはできない。そこで、初期学習において、典型的な運転パターンを学習した後、実際の診断を行いながら、同時に最新のデータを学習させることによってネットワークの内部構造を変化させ、常にその時刻に最適なモデル化が行えるようにした。その結果、非常に広範囲な出力範囲において、微小な異常徴候も検知することができた。
林 光二
統計数理研究所共同研究リポート68, 0, p.31 - 41, 1995/03
原子力船「むつ」で行った不規則外乱による動特性同定実験の解析に関するものである。反応度外乱、負荷外乱時及び自然状態の炉雑音データに対して自己回帰モデルを用いた解析を行った。静穏海域での実験データから、海洋波のプラント動特性に及ぼす影響としては、波周期20秒及び6秒の支配的な成分が船体振動、原子炉プラント構造物の振動をへて、各蒸気発生器の圧力、水位等に現われることがわかった。さらに、2基の蒸気発生器と1基の加圧器間で強いフィードバック経路が存在し、波の影響は各圧力信号や水位信号の特定の周波数上にピークを作っていることも明らかになった。しかし、これらのピーク成分は中性子動特性上重要な周波数帯域より上側にあるため、炉出力変動そのものにはほとんど影響を与えてないことがわかった。