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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.85.2008.tde-01092009-170824
Document
Author
Full name
Paulo Henrique Bianchi
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2008
Supervisor
Committee
Baptista Filho, Benedito Dias (President)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
Mesquita, Roberto Navarro de
Title in Portuguese
Sistema de identificação e classificação de transientes em reatores nucleares
Keywords in Portuguese
Classificação
Identificação
Mapas Auto-Organizáveis
Reatores Nucleares
Redes Neurais Artificiais
RNA
SOM
Transientes
Transitórios
Abstract in Portuguese
Este trabalho descreve o estudo e testes de um sistema capaz de identificar e classificar os transientes, ou estados transitórios, de sistemas termo-hidráulicos, utilizando a técnica de redes neurais artificiais do tipo mapas de características auto-organizáveis, com o objetivo de sua implantação nas novas gerações de reatores nucleares. A técnica desenvolvida neste trabalho consiste no uso de múltiplas redes para fazer a classificação e identificação dos estados transitórios, sendo cada uma especialista em um respectivo transitório do sistema, que competem entre si por meio do erro de quantização, que é uma medida gerada por estas redes neurais. Esta técnica se mostrou eficiente, apresentando características muito promissoras no que diz respeito ao desenvolvimento de novas funcionalidades em futuros projetos. Uma dessas características consiste no potencial de que a rede, além de responder qual estado transitório está em curso, também pode oferecer informações adicionais sobre esse transitório.
Title in English
NUCLEAR REACTORS TRANSIENTS IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION SYSTEM
Keywords in English
Classificação
Identificação
Mapas Auto-Organizáveis
Reatores Nucleares
Redes Neurais Artificiais
RNA
SOM
Transientes
Transitórios
Abstract in English
This work describes the study and test of a system capable to identify and classify transients in thermo-hydraulic systems, using a neural network technique of the self-organizing maps (SOM) type, with the objective of implanting it on the new generations of nuclear reactors. The technique developed in this work consists on the use of multiple networks to do the classification and identification of the transient states, being each network a specialist at one respective transient of the system, that compete with each other using the quantization error, that is a measure given by this type of neural network. This technique showed very promising characteristics that allow the development of new functionalities in future projects. One of these characteristics consists on the potential of each network, besides responding what transient is in course, could give additional information about that transient.
 
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Publishing Date
2009-09-23
 
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