分类： 核科学技术 >> 核聚变工程技术 提交时间： 2024-05-12
摘要： 高压电源是中性束注入加热系统的重要组成部分，决定着束能量和引出束流的品质。随着电压等级的逐步提高，PSM高压电源无法满足实验要求。为了实现中性束调制注入功率的快速切换，提出一种基于超级电容储能的逆变型高压电源。采用超级电容储能方式，降低所需电网容量，减小对电网的冲击。采用软开关技术的DC-DC谐振变换器结构，提高电源的响应速度，减小开关器件的开关损耗。设计电源模块电路拓扑，根据电源性能指标完成系统建模计算。建立充电电路和主回路PSIM仿真模型，对电源性能指标进行仿真验证。搭建逆变电源模块测试样机，完成相关性能指标测试。经仿真及实验验证，电源模块能够实现1600V/50A的稳定输出，满足6MW/120kV设计要求。
分类： 核科学技术 >> 粒子加速器 提交时间： 2024-04-25
摘要： 摘要：目的：放疗过程中的锥形束CT(cone beam CT，CBCT)可为患者提供更精确的靶区定位，但由于散射线多造成的对比度低、噪声大、伪影大等，导致影像质量较差，在实时放疗中无法用于剂量计算。本研究旨在使用Unet、CyclaGAN和CGAN等三种深度学习网络生成基于CBCT的合成CT(sCTs)，研究并对比三种sCTs的图像质量。方法：使用78例前列腺癌患者的CBCT和计划CT(pCTs)数据，进行预处理后，其中63例为训练集，10例为测试集，5例为验证集，分别训练和评估基于三种模型的图像质量。使用平均绝对误差(MAE)、平均误差(ME)、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和空间非均匀性(SNU)等影像评估指标以及频域信息进行评估。结果：在三种模型中，cGAN模型在各个指标上都表现出最优的性能。在全局条件下的图像质量方面，平均MAE降低到7.77HU, MSE降低到4.99，PSNR提高到54.95，SSIM提高到96%。结论：应用深度学习方法可以大幅修正CBCT的HU值并生成对应高质量的sCT，针对前列腺癌的病人，CGAN模型生成的sCT拥有更好的影像质量，使用该模型生成基于CBCT的sCT可以为前列腺癌放疗靶区剂量计算提供。
分类： 核科学技术 >> 核安全 提交时间： 2023-08-07
摘要： 传统静态可靠性评估方法难以表征核电厂数字化控制系统的动态交互性和时间依赖性。为了解决这一问题，以数字化主给水控制系统（DMFCS）为研究对象，提出了一种基于动态故障树（DFT）和动态贝叶斯网络（DBN）的动态可靠性评估方法，对DMFCS进行动态可靠性评估。首先，应用DFT方法，建立了表征DMFCS动态交互性的DFT模型；然后，应用DFT至DBN的转换策略，建立了表征DMFCS时间依赖性的DBN模型；最后，通过DBN正向推理计算得到了DMFCS随时间变化的可靠度曲线，逆向推理计算得到了根节点的后验概率，重要度分析识别了系统薄弱环节。结果表明：所提方法能够很好地描述DMFCS的动态交互性和时间依赖性，分析结果为系统智能维护、日常检修提供了科学依据，进一步提高了DMFCS可靠性和安全性。
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