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Ugolini; 吉川 信治; 小澤 健二
PNC TN9410 95-210, 11 Pages, 1995/09
蒸気発生器の出口蒸気温度の正確な制御は、原子力発電所の水/蒸気系全体の性能を向上させるために重要である。本報告書では、制御対象の挙動予測及び制御対象の上流で時間的に先行して観測される境界条件をニューラルネットワークによって制御信号に反映させるアルゴリズムについて述べる。このアルゴリズムはニューラルネットワークを用いたモデル適応制御法(MRACnn)に組み込まれている。MRACnnが原子炉の蒸気発生器のような非線形な機器をも制御できることは既に報じられているが、MRACnnシステムの性能向上のためにニューラルネットワークの特性を更に利用する手法については今まで考えられてはいなかった。本報告書に述べるMRACnnの改良型は高速炉プラントシュミレータと接続して、蒸気発生器出口蒸気温度の制御に用いられた。この結果、制御対象の挙動予測及び制御対象の上流で時間的に先行して観測される境界条件を制御信号に反映させることが制御性能を向上させることを確認した。
畑山 そら*; 下川辺 隆史*; 小野寺 直幸
no journal, ,
数値流体力学(CFD)は、流体現象を解析する手法として広く用いられている。しかしながら、これらを工学問題に適用した場合、計算コストが大きい事と、流体現象が定常状態に到達するまでに長時間の計算が必要という問題があげられる。この問題の解決策として、我々の研究グループでは、深層学習法の1つである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を試みた。本研究では、CNNによる定常流体解析の高速な予測と、複数の計算領域間の袖領域の情報交換を組み合わせることで、高速な大領域の解析を実現した。
畑山 そら*; 下川辺 隆史*; 小野寺 直幸
no journal, ,
本研究は、入力形状を複数の部分に分割し、各部分に小型ニューラルネットワークを並列に適用することで、大規模シミュレーションの結果が予測可能な手法を提案した。構築したモデルは、符号付き距離関数を入力として用いることで2次元の速度場を予測が可能となる。この方法に加えて、大きな領域を複数の領域に分割し、分割された領域に対して予測を反復的に実施する。最終的には、境界交換法を用いることで複数の領域にまたがる速度場が再現されることを確認した。
朝比 祐一; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏
no journal, ,
定点観測された風向などの時系列データおよび汚染物質放出点を入力として、汚染物質の地表面拡散分布を予測する機械学習モデルを開発した。問題設定としては、一様風が都市部へ流入し、都市部内にランダムに設置された汚染物質放出点から汚染物質が拡散するという状況を扱っている。機械学習モデルとしては、汚染物質放出点から汚染物質の拡散分布を予測するU-Netモデルを用いた。風向などの時系列データは、Transformerや多層パーセプトロンによってEncodeし、U-Netへと引き渡す。これによって、現実的に取得可能な定点観測時系列データのみを入力とし、実用上価値の高い汚染物質の地表面拡散分布の予測を可能とした。
朝比 祐一; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏
no journal, ,
定点観測された風向などの時系列データおよび汚染物質放出点を入力として、汚染物質の地表面拡散分布を予測する機械学習モデルを開発した。問題設定としては、一様風が都市部へ流入し、都市部内にランダムに設置された汚染物質放出点から汚染物質が拡散するという状況を扱っている。機械学習モデルとしては、汚染物質放出点から汚染物質の拡散分布を予測するU-Netモデルを用いた。風向などの時系列データは、Transformerや多層パーセプトロンによってEncodeし、U-Netへと引き渡す。これによって、現実的に取得可能な定点観測時系列データと建物や汚染源位置の画像データから汚染物質拡散分布を予測するモデルを構築した。
