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摘要
运行经验表明,应力腐蚀开裂(SCC)是镍基600合金在压水堆核电站一回路高温高压水环境中的主要失效形式。针对镍基600合金SCC影响因素多、机理复杂,现有预测模型应用性不高的问题,利用TPE-XGBoost算法,通过机器学习挖掘应力强度因子、温度、屈服强度、溶解氢含量、裂纹扩展方向、载荷类型、热处理工艺等影响因素与裂纹扩展速率之间的关系,建立反映多维数据关联关系的非参数镍基600合金应力腐蚀裂纹扩展速率预测模型。结果表明,TPE-XGBoost算法可以实现高维度数据集超参数快速优化,且有效避免优化结果陷入局部最优解,使得预测模型具有良好的泛化能力,将应用于压水堆核电站镍基600合金部件反应堆冷却剂条件应力腐蚀裂纹扩展工程预测。
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