蚁群算法在核能动力系统分级故障定位中的应用研究

【摘要】：核能动力系统是一个高度复杂并具有高安全性要求的结构体系,为提高其安全性,故障定位显得尤为重要。蚁群算法是一种新型的优化算法,本文提出将其应用于核能动力系统的故障定位,并将核能动力系统进行分级处理,以一回路主冷却剂简化系统为研究对象,利用VB6.0编程技术设计了核能动力系统故障定位系统。利用文献中的数据对该系统进行了测试,结果表明利用蚁群算法可以准确地对核能动力系统进行分级故障定位。 【作者单位】： 东北林业大学交通学院;哈尔滨工程大学核科学与技术学院;
【关键词】： 核能动力系统 分级故障定位 蚁群算法
【分类号】：TP301.6;TL364.1
【正文快照】： 1引言当核能动力系统发生故障后及时准确地对故障部位进行确定具有很大的实际意义。目前,公开发表的论文对核能动力系统故障定位的研究不多,专门用于这方面的理论算法更是少之又少。蚁群算法(Ant colony Optimization,ACO)是一种基于蚂蚁种群的新型优化算法,该方法解决了一系

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