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![[介绍]驼鹿中用过的核燃料罐的长时间尺度多物理模拟](/simg/c/cf360f5d0146bdcb5f3b83ae21c6b9fcdd6d123b.webp)
[介绍]驼鹿中用过的核燃料罐的长时间尺度多物理模拟
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使用 MOOSE 和 MALAMUTE 对先进制造技术进行建模和仿真
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使用 Libtorch 在 MOOSE 中实现科学机器学习
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形而上学的自动分化及其在驼鹿中的应用
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贝叶斯逆不确定性量化驼鹿...
添加剂制造（AM）技术由于能够快速生产，原型和自定义设计而越来越多地在各种应用领域中采用。AM技术在核材料方面有明显的机会，包括加速制造过程和成本降低。在爱达荷州国家实验室（INL）的多个物理学面向对象的模拟环境（MOOSE）中，正在开发AM过程的高层建模和模拟（M＆S），以支持AM过程优化并提供对所涉及的各种物理相互作用的基本了解。在本文中，我们采用贝叶斯逆不确定性定量（UQ）来量化AM基于驼鹿的熔体模型中的输入不确定性。逆UQ是成型量化输入不确定性的过程，同时保持模型预测与测量数据一致。逆UQ过程考虑了模型，代码和数据的不可能，而同时表征输入参数中不确定的分布，而不是仅提供最佳位点估计值。我们使用熔体池几何形状（长度和深度）的测量数据来量化多个熔体池模型参数中的不确定性。模拟结果与实验数据的一致性提高了。可以使用所得参数不确定性来代替未来的不确定性，敏感性和验证研究中的专家意见。