![](/images/graphics-bg.png)
Prediction Study on PCI Failure of Reactor Fuel Based on a Radial Basis Function Neural Network
المؤلفون المشاركون
Wei, Xinyu
Zhao, Fuyu
Wan, Jiashuang
المصدر
Science and Technology of Nuclear Installations
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
الملخص EN
Pellet-clad interaction (PCI) is one of the major issues in fuel rod design and reactor core operation in water cooled reactors.
The prediction of fuel rod failure by PCI is studied in this paper by the method of radial basis function neural network (RBFNN).
The neural network is built through the analysis of the existing experimental data.
It is concluded that it is a suitable way to reduce the calculation complexity.
A self-organized RBFNN is used in our study, which can vary its structure dynamically in order to maintain the prediction accuracy.
For the purpose of the appropriate network complexity and overall computational efficiency, the hidden neurons in the RBFNN can be changed online based on the neuron activity and mutual information.
The presented method is tested by the experimental data from the reference, and the results demonstrate its effectiveness.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Xinyu& Wan, Jiashuang& Zhao, Fuyu. 2016. Prediction Study on PCI Failure of Reactor Fuel Based on a Radial Basis Function Neural Network. Science and Technology of Nuclear Installations،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118557
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Xinyu…[et al.]. Prediction Study on PCI Failure of Reactor Fuel Based on a Radial Basis Function Neural Network. Science and Technology of Nuclear Installations No. 2016 (2016), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118557
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Xinyu& Wan, Jiashuang& Zhao, Fuyu. Prediction Study on PCI Failure of Reactor Fuel Based on a Radial Basis Function Neural Network. Science and Technology of Nuclear Installations. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118557
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118557
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)