铅冷快堆主泵数字孪生建模中多输入物理信息神经网络的应用.docx
铅冷快堆主泵数字孪生建模中多输入物理信息神经网络的应用
目录
铅冷快堆主泵数字孪生建模中多输入物理信息神经网络的应用（1）
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
铅冷快堆主泵数字孪生建模概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1数字孪生技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2主泵数字孪生模型的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3多输入物理信息神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
多输入物理信息神经网络在铅冷快堆主泵数字孪生建模中的应用
3.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2神经网络模型设计与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3模型评估与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实验验证与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1实验环境搭建与数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2实验结果展示与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.3未来发展趋势与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
铅冷快堆主泵数字孪生建模中多输入物理信息神经网络的应用（2）
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
铅冷快堆主泵数字孪生建模概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.1数字孪生技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2主泵数字孪生系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.3多输入物理信息在数字孪生中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
多输入物理信息神经网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.1神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.2多输入信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.3神经网络在物理信息处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
铅冷快堆主泵数字孪生建模方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.2物理模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.3数字孪生模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
多输入物理信息神经网络应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
5.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．