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龙图腾网获悉核电运行研究(上海)有限公司申请的专利一种基于自适应神经网络的二次侧非能动余热排出系统物理过程失效分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120822426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511309226.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于自适应神经网络的二次侧非能动余热排出系统物理过程失效分析方法是由焦小伟;王善普;王嘉剑;夏建华;徐震;李跃设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应神经网络的二次侧非能动余热排出系统物理过程失效分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于核安全分析技术领域，具体涉及一种基于自适应神经网络的二次侧非能动余热排出系统物理过程失效分析方法。包括以下步骤：步骤1：初始训练集准备；步骤2：元模型构建；步骤3：新输入生成；步骤4：元模型预测与样本选择；步骤5：热工水力模拟与训练集更新；步骤6：元模型迭代更新；步骤7：收敛检查；步骤8：失效分析。本发明的有益效果在于：与传统蒙特卡洛方法相比，本发明的方法在核电厂蒸汽发生器的二次侧非能动余热排出系统中的应用可将所需热工水力模拟次数从104量级降低到102次，计算成本降低超90%。

本发明授权一种基于自适应神经网络的二次侧非能动余热排出系统物理过程失效分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应神经网络的二次侧非能动余热排出系统物理过程失效分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：初始训练集准备； 所述的步骤1中采用拉丁超立方抽样方法在输入参数空间内生成初始输入参数组合，基于每一个输入参数组合，对预先验证的用于模拟该系统热工水力过程的最佳估算模型进行修改以反应输入参数的变化，并利用最佳估算的热工水力分析程序开展模拟，获得系统关键参数的输出结果，根据系统失效准则判断二次侧非能动余热排出系统是否发生物理过程失效，依次对输入参数组合进行分类标记，将每个初始输入参数组合及其对应的分类标签作为一个数据对样本，形成初始训练集； 步骤2：元模型构建； 所述的步骤2中基于步骤1中已形成的初始训练集，采用多层感知机网络架构进行分类，采用引导聚合算法训练多个基础分类器，形成集成的元模型，对于任意输入，每个分类器产生概率预测，通过求平均得到最终的集成预测结果； 步骤3：新输入生成； 在步骤1的输入参数空间内生成新的候补输入参数组合池； 步骤4：元模型预测与样本选择； 利用构建的元模型对新输入进行分类概率预测，输出步骤3中候选输入参数组合池对应的预测结果； 步骤5：热工水力模拟与训练集更新； 对最佳估算模型进行修改，并利用最佳估算的热工水力分析程序开展模拟，获得每个候选输入参数组合对应的系统关键参数的输出结果； 步骤6：元模型迭代更新； 所述的步骤6重复步骤2中的元模型训练过程，加载上一轮构建的元模型，使用更新后的训练集重新进行基础分类器的训练，元模型的结构保持一致，训练仅对模型中的权重值进行调整更新整体集成元模型； 步骤7：收敛检查； 通过预定义的收敛或停止准则评估构建的元模型的收敛性； 步骤8：失效分析； 当元模型迭代满足收敛准则，统计最终轮次中最终元模型对候选输入参数组合池所预测出的失效样本数，计算失效样本数与候选输入参数组合池中输入参数组合数量的比值即为系统物理过程失效概率。

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