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Machine learning predictions of irradiation embrittlement in reactor pressure vessel steels

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 795-805页

作者： Yu-chen Liu Henry Wu Tam Mayeshiba Benjamin Afflerbach Ryan Jacobs josh Perry Jerit George josh cordell Jinyu Xia Hao Yuan Aren Lorenson Haotian Wu Matthew Parker Fenil Doshi Alexander Politowicz Linda Xiao Dane Morgan Peter Wells Nathan Almirall Takuya Yamamoto G.Robert Odette Materials Science and Engineering Department University of Wisconsin-MadisonMadisonWI53706USA Hierarchical Green-Energy Materials(Hi-GEM)Research Center National Cheng Kung UniversityTainan70101TaiwanCHINA Materials Science and Engineering Department National Cheng Kung UniversityTainan70101TaiwanCHINA Mechanical Engineering Department University of CaliforniaSanta BarbaraCA93106USA

Irradiation increases the yield stress and embrittles light water reactor(LWR)pressure vessel *** this study,we demonstrate some of the potential benefits and risks of using machine learning models to predict irradiation hardening extrapolated to low flux,high fluence,extended life *** machine learning training data included the Irradiation Variable for lower flux irradiations up to an intermediate fluence,plus the Belgian Reactor 2 and Advanced Test Reactor 1 for very high flux irradiations,up to very high ***,the machine learning model predictions for the high fluence,intermediate flux Advanced Test Reactor 2 irradiations are superior to extrapolations of existing hardening *** successful extrapolations showed that machine learning models are capable of capturing key intermediate flux effects at high *** approaches,applied to expanded databases,could be used to predict hardening in LWRs under life-extension conditions.

关键词： life irradiation expanded

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