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公开(公告)号：CN110457810B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910725099.4
申请日：2019-08-07
申请人： 中国原子能科学研究院
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明涉及一种反应堆关键材料空位、间隙演化的速率理论并行模拟方法，该方法通过将刚性微分方程转化为带预估矫正二阶指数时间差分格式的显式格式方程，降低求解难度，采用数据并行的方式，将一组常微分方程(含N个空位团簇演化方程、N个间隙团簇演化方程)分为n组，每组m个方程(其中，)，分别由n个进程并行求解，从而加快方程的求解速度，实现速率方程的高效求解，以及空位、间隙的大规模快速模拟。
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公开(公告)号：CN110459269A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910724904.1
申请日：2019-08-07
申请人： 中国原子能科学研究院
摘要： 本发明涉及一种核反应堆材料辐照损伤的多尺度耦合模拟方法，该方法将MD、KMC、CD方法结合起来，发挥各自的优势，用MD模拟级联碰撞过程，模拟结果作为KMC的输入，用KMC模拟级联缺陷的退火过程，模拟结果作为CD的输入，用CD模拟辐照缺陷的长时演化过程，则可实现从缺陷产生到微观结构表征的大时空尺度模拟，从而实现服役条件下的材料性能预测。本发明突破了单一尺度的限制，实现核材料辐照损伤的原子尺度缺陷产生到微观结构表征的长时间、大规模模拟，可以深入理解核材料辐照损伤机理，预测辐照诱导材料微结构演化。
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公开(公告)号：CN108985335A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810628508.4
申请日：2018-06-19
申请人： 中国原子能科学研究院 , 北京科技大学 , 中国科学院计算机网络信息中心
摘要： 本发明提供一种核反应堆包壳材料辐照肿胀的集成学习预测方法，涉及组合多个弱监督模型结果的集成学习材料预测技术领域。本发明采用堆叠的多层异态回归器模型，其为两层架构，第一层包括四个不同的基学习器，分别为人工神经网络、支持向量机、梯度提升和随机森林，并且第一层采用5折交叉验证训练，第二层通过XGBoost建立。本发明能够降低偏差和方差，提高模型的泛化能力，使材料特性的预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN108876038B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810629623.3
申请日：2018-06-19
申请人： 中国原子能科学研究院 , 北京科技大学 , 中国科学院计算机网络信息中心
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明提供一种大数据、人工智能、超算协同的材料性能预测方法，涉及材料性能预测技术领域，所述方法包括：获取原始数据集并进行预处理；创建多个不同的贝叶斯深度网络模型；构造权重的高斯先验分布；构造似然函数；根据贝叶斯准则计算权重的后验概率分布函数；然后利用高斯近似方法在超级计算机上并行求解每个模型的参数后验，直至参数后验收敛；之后利用预测集通过每个网络模型得到预测输出，计算每个贝叶斯深度网络模型的占所有网络的权重比；最后根据训练好的贝叶斯深度网络模型对预测集进行预测，得到最终预测值和预测值的误差条，至此，整个网络模型构建完毕。本发明的方法能够提高材料性能预测的质量和效率。
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公开(公告)号：CN110457810A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910725099.4
申请日：2019-08-07
申请人： 中国原子能科学研究院
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种反应堆关键材料空位、间隙演化的速率理论并行模拟方法，该方法通过将刚性微分方程转化为带预估矫正二阶指数时间差分格式的显式格式方程，降低求解难度，采用数据并行的方式，将一组常微分方程(含N个空位团簇演化方程、N个间隙团簇演化方程)分为n组，每组m个方程(其中， )，分别由n个进程并行求解，从而加快方程的求解速度，实现速率方程的高效求解，以及空位、间隙的大规模快速模拟。
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公开(公告)号：CN110427711A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910724903.7
申请日：2019-08-07
申请人： 中国原子能科学研究院
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种反应堆关键材料并行模拟的MD和KMC耦合方法，该方法通过MD模块进行分子动力学级联碰撞模拟；在MD模块完成调用后，针对MD模块模拟完成后的原子状态进行缺陷统计与分析；将级联碰撞的初始缺陷信息传送给KMC模块进行KMC模拟；最后等待KMC模块模拟结束，输出较长时间的缺陷演化结构或将缺陷信息传递给速率理论(RT)模块，进行更长时间的缺陷演化分析。本发明通过紧耦合方式，提高了耦合模拟的效率，通过调用接口的设计，以及统一的原子与晶格点表示方法和任务划分方式，方便了程序交互。
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公开(公告)号：CN108876038A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810629623.3
申请日：2018-06-19
申请人： 中国原子能科学研究院 , 北京科技大学 , 中国科学院计算机网络信息中心
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明提供一种大数据、人工智能、超算协同的材料性能预测方法，涉及材料性能预测技术领域，所述方法包括：获取原始数据集并进行预处理；创建多个不同的贝叶斯深度网络模型；构造权重的高斯先验分布；构造似然函数；根据贝叶斯准则计算权重的后验概率分布函数；然后利用高斯近似方法在超级计算机上并行求解每个模型的参数后验，直至参数后验收敛；之后利用预测集通过每个网络模型得到预测输出，计算每个贝叶斯深度网络模型的占所有网络的权重比；最后根据训练好的贝叶斯深度网络模型对预测集进行预测，得到最终预测值和预测值的误差条，至此，整个网络模型构建完毕。本发明的方法能够提高材料性能预测的质量和效率。
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公开(公告)号：CN110459269B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910724904.1
申请日：2019-08-07
申请人： 中国原子能科学研究院
摘要： 本发明涉及一种核反应堆材料辐照损伤的多尺度耦合模拟方法，该方法将MD、KMC、CD方法结合起来，发挥各自的优势，用MD模拟级联碰撞过程，模拟结果作为KMC的输入，用KMC模拟级联缺陷的退火过程，模拟结果作为CD的输入，用CD模拟辐照缺陷的长时演化过程，则可实现从缺陷产生到微观结构表征的大时空尺度模拟，从而实现服役条件下的材料性能预测。本发明突破了单一尺度的限制，实现核材料辐照损伤的原子尺度缺陷产生到微观结构表征的长时间、大规模模拟，可以深入理解核材料辐照损伤机理，预测辐照诱导材料微结构演化。
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公开(公告)号：CN108985335B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810628508.4
申请日：2018-06-19
申请人： 中国原子能科学研究院 , 北京科技大学 , 中国科学院计算机网络信息中心
摘要： 本发明提供一种核反应堆包壳材料辐照肿胀的集成学习预测方法，涉及组合多个弱监督模型结果的集成学习材料预测技术领域。本发明采用堆叠的多层异态回归器模型，其为两层架构，第一层包括四个不同的基学习器，分别为人工神经网络、支持向量机、梯度提升和随机森林，并且第一层采用5折交叉验证训练，第二层通过XGBoost建立。本发明能够降低偏差和方差，提高模型的泛化能力，使材料特性的预测结果更加准确。
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