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基于DeepM&Mnet神经网络的核热耦合实现方法
申请人信息
- 申请人:上海交通大学
- 申请人地址:200240 上海市闵行区东川路800号
- 发明人: 上海交通大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于DeepM&Mnet神经网络的核热耦合实现方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311499975.9 |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117473873A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 上海交通大学 |
| 发明人 | 刘晓晶; 毕洪滔; 宋美琪 |
| 地址 | 上海市闵行区东川路800号 |
摘要文本
上海交通大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，一种基于DeepM&Mnet神经网络的核热耦合实现方法，通过构建包含材料温度场与中子物理场的数值求解器的DeepM&Mnet神经网络，利用材料温度场与中子物理场的数值求解器的物理约束对DeepM&Mnet神经网络进行训练，根据训练结果调整网络损失函数的构成方式，实现核热耦合仿真。本发明通过使用材料温度场与中子物理场的数值求解器、或者使用深度算子网络(DeepONet)拟合数值求解过程，并在此基础上搭建DeepM&Mnet神经网络，从而达到快速得到较为精确的收敛结果、实现核热耦合计算的目的，对堆芯数值模拟、多物理场计算仿真具有重要意义。。该数据由<专利查询网>整理
专利主权项内容
1.一种基于DeepM&Mnet神经网络的核热耦合实现方法，其特征在于，通过构建包含材料温度场与中子物理场的数值求解器的DeepM&Mnet神经网络，利用材料温度场与中子物理场的数值求解器的物理约束对DeepM&Mnet神经网络进行训练，根据训练结果调整网络损失函数的构成方式，实现核热耦合仿真。