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| 1 | 基于汽泡动力学特性的窄矩形通道内的CHF机理模型显示文摘窄矩形通道因具有结构紧凑,换热面积大等优点而被广泛应用于各大热流领域。通过完善窄矩形通道中临界热流密度的预测方法,建立临界热流密度(Critical Heat Flux,CHF)机理模型,可以提高反应堆安全性和经济性。本文对窄矩形通道内竖直向上流动CHF进行了实验研究,并结合相关实验研究发现,对窄矩形通道中存在的两种典型的汽泡(滑移型汽泡和浮升型汽泡)进行分析验证。在此基础上,开发了一种基于窄矩形通道汽泡动力学特性的CHF机理模型,并提供一组本构关系用于封闭所开发的模型,同时使用实验数据对提出的模型进行评价,对比结果发现,新模型在窄矩形通道中预测结果良好,误差小于±30%。 | 闫美月 潘良明 马在勇 李想 万灵峰 | 2022 | 核技术2022，45，10： | 1 |
| 2 | 高热流条件下过冷沸腾CHF试验及神经网络预测研究显示文摘本文试验研究了10~15 MW/m^(2)高热流条件下过冷水流动沸腾的临界热流密度(CHF),并聚焦其预测方法。分析了热力学干度、质量流速和压力等参数对过冷沸腾CHF的影响。结果表明,随着热力学干度的增加,CHF近似线性降低。CHF随着质量流速增加而增加,但当靠近饱和点时,增加趋势逐渐减弱。在本文试验数据的基础上,搜集了文献中公开的实验数据,构建了高热流过冷沸腾CHF数据集(共709组),采用经验关联式和神经网络模型两种方法进行了预测,并定量评估了7个经验关联式和3个神经网络模型(BP,GA-BP和MEA-BP)的预测性能。结果显示,神经网络算法的预测性能相较于传统关联式有显著提升,其中,MEA-BP神经网络的预测效果最优,其平均绝对误差为15.61%,均方根误差为21.56%。 | 颜建国 郑书闽 郭鹏程 周淇 王帅 刘坤 朱旭涛 | 2023 | 工程热物理学报2023，44，5： | 0 |
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