Возможность применения аппарата нейронных сетей для прогнозирования эрозионно-коррозионного износа оборудования АЭС
Интенсивность процесса эрозионно-коррозионного износа (ЭКИ) определяется большим числом параметров, сложным образом влияющих друг на друга. Использование интеллектуальной нейронной сети (ИНС) для решения задачи прогнозирования ЭКИ позволяет оценить взаимное влияние всех факторов, выделить существенные свойства поступающей информации и, в конечном итоге, улучшить точность прогноза без определения всех зависимостей между множеством факторов, обусловливающих процесс ЭКИ. Предлагается подход к созданию и обучению оптимальной нейронной сети для задачи прогнозирования интенсивности ЭКИ в трубопроводах АС. Средствами ПО Matlab разработана интеллектуальная нейронная сеть, решающая задачу прогнозирования утонения стенки прямого участка трубопровода с однофазной средой второго контура АЭС с ВВЭР. Сеть обучена с помощью алгоритма упругого обратного распространения, выполнено исследование нескольких конфигураций НС, проведен анализ полученных результатов. Построена концептуальная схема интеллектуальной системы, реализованной в виде комплекса из трех видов НС: репликативной, самоорганизующейся карты Кохоннена и НС обратного распространения.