MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2719560105 · doi:10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-1_439

ICONE23-1934 A FORMULATION OF ROD BASED NONLINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL OF NUCLEAR REACTION WITH TEMPERATURE EFFECTS AND XENON POISONING

2015· article· en· W2719560105 sur OpenAlexaff
T. Teatro, Phillip McNelles, Johan Eklund

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel predictive controlOptimal controlNonlinear systemControl theory (sociology)Gradient descentHamiltonian (control theory)Temperature controlDescent (aeronautics)Controller (irrigation)Applied mathematicsMathematicsComputer scienceMathematical optimizationEngineeringPhysicsControl (management)ThermodynamicsArtificial neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a formulation of a nonlinear model predictive controller for steering of a nuclear reaction in a pressurized water reactor via control rod displacement. The predictive model, based on point kinetic equations, includes an averaged delayed neutron group, thermal dependence on reactivity, heat exchange between temperature and moderator and Xenon poisoning. From the model, a finite horizon optimal control problem is cast in the form of a control Hamiltonian minimization. A basic gradient descent scheme is derived to solve the optimal control problem. The predictive model and gradient descent are used to form the basis from which the model predictive controller is formulated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE)Même sujetAdvanced Control Systems OptimizationTravaux en français237 207