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大数据驱动的核工程局部阻力深度学习模型研究
北京市创新创业人才培养指导中心
Deep Learning Model of Nuclear Engineering Local Pressure Drop Coefficient Based on Big Data
立项申请已提交
创新训练
490核科学技术
智能制造
未定级
在核反应堆热工流体计算中,经常会涉及到许多管路阻力计算的问题,在许多系统分析程序中往往需要人为的指定阻力系数。这些局部阻力系数不仅类型众多。而且往往以图片或表格形式给出,这种办法不仅效率低且工程上容易出现表格中没有给到的数据。本项目采用智能学习网络学习局部阻力系数参数,从而可自动高效预测局部阻力系数。利用人工智能学习算法,开发局部阻力智能预测模型,并在不用编程语言环境下完成模型部署应用。
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项目负责人
谭华益
1827级 校外学生统一学院 华北电力大学
项目成员
杨绍虎
1577级 校外学生统一学院 北京工业大学
指导老师
赵东
华北电力大学 高工
机器人
智能制造
智能硬件
吴浩
华北电力大学 副教授
智能硬件
理论研究-科学技术
理论研究-理学基础
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