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
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神经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。
