Application of neural network to multi-dimensional design window search

久語 輝彦; 中川 正幸

PHYSOR 96: Int. Conf. on the Physics of Reactors, 1, p.B73 - B81, 1996/00

原子炉炉心設計では基本的な設計変数の最適な組み合わせを決定するために、従来多大な計算時間と手間を要して、パラメトリックサーベイ計算を繰り返すという手法がよくとられている。この作業を直接支援するために、多数の設計変数に対して効率よく設計ウィンドウを推定する手法を階層型ニューラルネットワークを用いて開発した。本手法は、設計変数から炉心特性値を推定するニューラルネットワークを構築し、解析コードの実行により得られた設計変数と炉心特性値の組の複数個を教師データとしてそのニューラルネットワークに学習させ、学習済み階層型ニューラルネットワークより、未知の設計変数の組み合わせに対しても短時間で適当な炉心特性値を推定させるという手法である。本手法を燃料ピン設計を対象に核及び熱水力設計分野に応用した。高転換軽水炉の設計に適用し、本手法の有効性を確かめた。