Geri Dön

Bir nükleer reaktörde yapay sinir ağları yardımıyla durum değişkenlerinin kestirilmesi

Estate estimation in a nuclear reactor with the help of artificial neural networks

  1. Tez No: 46307
  2. Yazar: BEKTAŞ ALİ KÖKSAL
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MELİH GEÇKİNLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Nükleer Mühendislik, Nuclear Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 35

Özet

delta formülasyonu denklemlerinin türetilmesi aşamalarıyla verilmiştir. Bu bölümün üçüncü kısmında ise kendine geri beslemeli (recurrent) tersine tekarlamalı, yapay sinir ağları konu edilmiş ve bu yapının tanımlamaları verilmiştir. Çalışmanın dördüncü bölümünün birinci ve ikinci kısımlarında bir nükleer reaktörde reaktivitenin tahmin edilmesine ilişkin olarak problem fomüle edilmekte ve reaktivite geri beslemesi durumunda reaktör dinamiği ele alınmaktadır. Bu bölümün üçüncü kısmında ise kullanılan yapay sinir ağı teknik olarak tanımlanmaktadır. Deneysel sonuçlar bu bölümün dördüncü kısmında sunulmuştur. Çalışma değerlendirme ve önerilerin yer aldığı bir bölümle sonlandırılmış, deneylerde kullanılan program ve bu programa ait giriş ve çıkış dosyaları ekler kısmında verilmiştir. x ?.' Samaçlanmıştır. Yapı olarak, çok tabakalı perseptron modeli seçilmiş ve eğim düşümü yöntemiyle eğitilmiştir. Eğitmek için gereken veriler daha önce geliştirilen ve Triga dinamiğini simüle eden bir program yardımıyla türetilmiştir. Üç tür giriş veri konfügürasyonu denemiştir. Bunlardan giriş nötron populasyonu, yakıt sıcaklığı ve kontrol çubuğu konumu verileri ile beslenen ağ başarılı sonuçlar vermiştir. Diğer iki modelde giriş sadece nötron populasyonu olarak seçilmiştir. Çalışmanın sonunda, girişi kontrol çubuğunun konumu, çıkışı ise net reaktivite olan bir“recurrent”, tersine tekrarlayan ağ önerilmiş, ancak eğitilmemiştir. Bu ağın darbe cevabı sonsuzdur ve gizli durum değişkenleri, gene gizli düğüm noktalarında oluşmaktadır. Çalışma için FORTRAN dilinde yazılmış olan eğitim programı ekte verilmiştir. Program, ağırlıkları bir vektöre taşımaktadır. Böylece, bilgisayarın kısıtlı belleği üç indeksli fakat seyrek elemanlı bir ağırlık matrisi ile zorlanmamaktadır ve ağ yapısı çarşaf şeklinde iki yönde kolaylıkla açılabilmektedir. Çalışmanın sunulması aşağıdaki şekilde gerçeklenmiştir: Birinci bölümde reaktörlerde reaktör durumunun izlemesine yönelik bazı çalışmalardan bahsedilmekte ve uygulamalara ilişkin referanslar verilmektedir. Bu bölümün ikinci kısmında ise çalışmanın hedefleri konulmakta ve kısa bir giriş yapılmaktadır. İkinci bölümde yapay sinir ağlarının nükleer endüstrideki uygulamalarından ve çeşitli potansiyel uygulama alanlarından bahsedilmekte; elde edilen çeşitli sonuçlar özet olarak değerlendirilmektedir. Üçüncü bölümün birinci kısmında bir yapay sinir ağının oluşturulmasında kullanılan birim işlemci eleman ele alınıp tanımlanmaktadır. Bu bölümün ikinci kısmında her tabakasında üç nöronun bulunduğu üç tabakalı bir yapay skıir^ ağı şekli üzerinde hatanın sondan başa yayılmasına ilişkM -> *“° ** fû' 'IIdelta formülasyonu denklemlerinin türetilmesi aşamalarıyla verilmiştir. Bu bölümün üçüncü kısmında ise kendine geri beslemeli (recurrent) tersine tekarlamalı, yapay sinir ağları konu edilmiş ve bu yapının tanımlamaları verilmiştir. Çalışmanın dördüncü bölümünün birinci ve ikinci kısımlarında bir nükleer reaktörde reaktivitenin tahmin edilmesine ilişkin olarak problem fomüle edilmekte ve reaktivite geri beslemesi durumunda reaktör dinamiği ele alınmaktadır. Bu bölümün üçüncü kısmında ise kullanılan yapay sinir ağı teknik olarak tanımlanmaktadır. Deneysel sonuçlar bu bölümün dördüncü kısmında sunulmuştur. Çalışma değerlendirme ve önerilerin yer aldığı bir bölümle sonlandırılmış, deneylerde kullanılan program ve bu programa ait giriş ve çıkış dosyaları ekler kısmında verilmiştir. x ?.' Samaçlanmıştır. Yapı olarak, çok tabakalı perseptron modeli seçilmiş ve eğim düşümü yöntemiyle eğitilmiştir. Eğitmek için gereken veriler daha önce geliştirilen ve Triga dinamiğini simüle eden bir program yardımıyla türetilmiştir. Üç tür giriş veri konfügürasyonu denemiştir. Bunlardan giriş nötron populasyonu, yakıt sıcaklığı ve kontrol çubuğu konumu verileri ile beslenen ağ başarılı sonuçlar vermiştir. Diğer iki modelde giriş sadece nötron populasyonu olarak seçilmiştir. Çalışmanın sonunda, girişi kontrol çubuğunun konumu, çıkışı ise net reaktivite olan bir ”recurrent“, tersine tekrarlayan ağ önerilmiş, ancak eğitilmemiştir. Bu ağın darbe cevabı sonsuzdur ve gizli durum değişkenleri, gene gizli düğüm noktalarında oluşmaktadır. Çalışma için FORTRAN dilinde yazılmış olan eğitim programı ekte verilmiştir. Program, ağırlıkları bir vektöre taşımaktadır. Böylece, bilgisayarın kısıtlı belleği üç indeksli fakat seyrek elemanlı bir ağırlık matrisi ile zorlanmamaktadır ve ağ yapısı çarşaf şeklinde iki yönde kolaylıkla açılabilmektedir. Çalışmanın sunulması aşağıdaki şekilde gerçeklenmiştir: Birinci bölümde reaktörlerde reaktör durumunun izlemesine yönelik bazı çalışmalardan bahsedilmekte ve uygulamalara ilişkin referanslar verilmektedir. Bu bölümün ikinci kısmında ise çalışmanın hedefleri konulmakta ve kısa bir giriş yapılmaktadır. İkinci bölümde yapay sinir ağlarının nükleer endüstrideki uygulamalarından ve çeşitli potansiyel uygulama alanlarından bahsedilmekte; elde edilen çeşitli sonuçlar özet olarak değerlendirilmektedir. Üçüncü bölümün birinci kısmında bir yapay sinir ağının oluşturulmasında kullanılan birim işlemci eleman ele alınıp tanımlanmaktadır. Bu bölümün ikinci kısmında her tabakasında üç nöronun bulunduğu üç tabakalı bir yapay skıir^ ağı şekli üzerinde hatanın sondan başa yayılmasına ilişkM -> *”° ** fû' 'IIamaçlanmıştır. Yapı olarak, çok tabakalı perseptron modeli seçilmiş ve eğim düşümü yöntemiyle eğitilmiştir. Eğitmek için gereken veriler daha önce geliştirilen ve Triga dinamiğini simüle eden bir program yardımıyla türetilmiştir. Üç tür giriş veri konfügürasyonu denemiştir. Bunlardan giriş nötron populasyonu, yakıt sıcaklığı ve kontrol çubuğu konumu verileri ile beslenen ağ başarılı sonuçlar vermiştir. Diğer iki modelde giriş sadece nötron populasyonu olarak seçilmiştir. Çalışmanın sonunda, girişi kontrol çubuğunun konumu, çıkışı ise net reaktivite olan bir“recurrent”, tersine tekrarlayan ağ önerilmiş, ancak eğitilmemiştir. Bu ağın darbe cevabı sonsuzdur ve gizli durum değişkenleri, gene gizli düğüm noktalarında oluşmaktadır. Çalışma için FORTRAN dilinde yazılmış olan eğitim programı ekte verilmiştir. Program, ağırlıkları bir vektöre taşımaktadır. Böylece, bilgisayarın kısıtlı belleği üç indeksli fakat seyrek elemanlı bir ağırlık matrisi ile zorlanmamaktadır ve ağ yapısı çarşaf şeklinde iki yönde kolaylıkla açılabilmektedir. Çalışmanın sunulması aşağıdaki şekilde gerçeklenmiştir: Birinci bölümde reaktörlerde reaktör durumunun izlemesine yönelik bazı çalışmalardan bahsedilmekte ve uygulamalara ilişkin referanslar verilmektedir. Bu bölümün ikinci kısmında ise çalışmanın hedefleri konulmakta ve kısa bir giriş yapılmaktadır. İkinci bölümde yapay sinir ağlarının nükleer endüstrideki uygulamalarından ve çeşitli potansiyel uygulama alanlarından bahsedilmekte; elde edilen çeşitli sonuçlar özet olarak değerlendirilmektedir. Üçüncü bölümün birinci kısmında bir yapay sinir ağının oluşturulmasında kullanılan birim işlemci eleman ele alınıp tanımlanmaktadır. Bu bölümün ikinci kısmında her tabakasında üç nöronun bulunduğu üç tabakalı bir yapay skıir^ ağı şekli üzerinde hatanın sondan başa yayılmasına ilişkM -> *"° ** fû' 'II

Özet (Çeviri)

amaçlanmıştır. Yapı olarak, çok tabakalı perseptron modeli seçilmiş ve eğim düşümü yöntemiyle eğitilmiştir. Eğitmek için gereken veriler daha önce geliştirilen ve Triga dinamiğini simüle eden bir program yardımıyla türetilmiştir. Üç tür giriş veri konfügürasyonu denemiştir. Bunlardan giriş nötron populasyonu, yakıt sıcaklığı ve kontrol çubuğu konumu verileri ile beslenen ağ başarılı sonuçlar vermiştir. Diğer iki modelde giriş sadece nötron populasyonu olarak seçilmiştir. Çalışmanın sonunda, girişi kontrol çubuğunun konumu, çıkışı ise net reaktivite olan bir“recurrent”, tersine tekrarlayan ağ önerilmiş, ancak eğitilmemiştir. Bu ağın darbe cevabı sonsuzdur ve gizli durum değişkenleri, gene gizli düğüm noktalarında oluşmaktadır. Çalışma için FORTRAN dilinde yazılmış olan eğitim programı ekte verilmiştir. Program, ağırlıkları bir vektöre taşımaktadır. Böylece, bilgisayarın kısıtlı belleği üç indeksli fakat seyrek elemanlı bir ağırlık matrisi ile zorlanmamaktadır ve ağ yapısı çarşaf şeklinde iki yönde kolaylıkla açılabilmektedir. Çalışmanın sunulması aşağıdaki şekilde gerçeklenmiştir: Birinci bölümde reaktörlerde reaktör durumunun izlemesine yönelik bazı çalışmalardan bahsedilmekte ve uygulamalara ilişkin referanslar verilmektedir. Bu bölümün ikinci kısmında ise çalışmanın hedefleri konulmakta ve kısa bir giriş yapılmaktadır. İkinci bölümde yapay sinir ağlarının nükleer endüstrideki uygulamalarından ve çeşitli potansiyel uygulama alanlarından bahsedilmekte; elde edilen çeşitli sonuçlar özet olarak değerlendirilmektedir. Üçüncü bölümün birinci kısmında bir yapay sinir ağının oluşturulmasında kullanılan birim işlemci eleman ele alınıp tanımlanmaktadır. Bu bölümün ikinci kısmında her tabakasında üç nöronun bulunduğu üç tabakalı bir yapay skıir^ ağı şekli üzerinde hatanın sondan başa yayılmasına ilişkM -> *"° ** fû' 'II

Benzer Tezler

  1. Tez No

    541861

    Application of kNN-GRNN algorithm for liquid holdup determination in two-phase flow

    İki fazlı akışta sıvı oranının belirlenmesi için kNN-GRNN algoritmasının kullanılması

    MEHMET SADIK PEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ÇINAR

  2. Tez No

    55731

    Yapay sinir ağları ve bulanık sistemlerin nükleer güç santrallarının kontrolunda kullanılması

    Neural networks and fuzzy systems for advanced controoler design in nuclear power plants

    FARUK EROL SAĞIROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MELİH GEÇKİNLİ

  3. Tez No

    28712

    The Use of neural networks togetler with fuzzy logic techniques in nüclear applications

    Başlık çevirisi yok

    ADEM ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Nükleer MühendislikHacettepe Üniversitesi

    Nükleer Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÜNER ÇOLAK

  4. Tez No

    105546

    Transient analysis for a PWR reactor core using neural networks as predictors

    Yapay sinir ağları kullanılarak BSR koru için geçiş durumları analizlerinin öngörülmesi

    BORA ŞEKİP GÜRAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Nükleer MühendislikHacettepe Üniversitesi

    DOÇ. DR. ÜNER ÇOLAK

  5. Tez No

    853758

    İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü için genetik algoritma kullanarak kalp konfigürasyon optimizasyonu

    Core configuration optimization for ITU TRIGA Mark II research reactor using genetic algorithm

    SEFA SAYIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE

Geri Dön