1 绪论
1.1 核电发展与 RPV材料
1.1.1 核电发展
1.1.2 RPV材料发展
1.1.3 RPV材料的辐照脆化监督与评价
1.2 辐照脆化专家系统研究现状
1.2.1 核材料数据库的研究现状
1.2.2 机器学习在核材料领域研究现状
1.3.1 课题研究的目的意义
1.3.2 课题研究内容
2 RPV 材料辐照脆化专家系统的需求分析和设计
2.1 系统需求分析
2.2.1 功能需求分析
2.2.2 性能需求分析
2.2.1 系统总体分析
2.2.2 系统总体设计
2.3.1 知识库的研究方法
2.3.2 知识库建模的理论基础
2.3.3 知识库建模的一般过程
2.4 系统开发技术路线
2.5 本章小结
3 RPV辐照数据库的构建
3.1 数据库管理系统选择
3.2 RPV辐照监督数据实体属性定义
3.2.1 RPV材料成分表
3.2.2 拉伸实验数据表
3.2.3 冲击实验数据表
3.2.4 拉伸试验原始数据表
3.2.5 冲击试验原始数据表
3.2.6 用户管理表
3.3 系统数据库管理方法
3.4 本章小结
4 RPV 材料辐照脆化预测模型的构建与优化
4.1 RPV材料辐照脆化影响因素分析
4.1.1 材料因素
4.1.2 环境因素
4.2 RPV材料辐照脆化预测模型构建
4.2.1 样本准备
4.2.2 模型构建
4.3 RPV材料辐照脆化预测模型优化
4.3.1 数据集划分优化
4.3.2 参数预处理优化
4.3.3 传递函数优化
4.3.4 模型优化结果
4.4 本章小结
5 RPV辐照脆化预测模型性能分析与应用
5.1 模型精度分析
5.1.1 RPV材料辐照脆化预测常用经验公式
5.1.2 不同模型的精度比较
5.2 模型的应用
5.2.1 辐照环境对辐照脆化的影响
5.2.2 材料成分对辐照脆化的影响
5.3 本章小结
6 RPV辐照脆化专家系统实现
6.1 系统开发工具选择
6.2.1 数据库连接
6.2.2 用户登录
6.2.3 用户信息管理
6.3 辐照监督数据管理模块的设计与实现
6.4 辐照性能预测模块的设计与实现
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
附录
A 作者在攻读学位期间发表论文目录
B学位论文数据集
致谢
重庆大学;