MXPA06000075A

MXPA06000075A - Estructura de montaje para unidad de despliegue en refrigerador.

Info

Publication number: MXPA06000075A
Application number: MXPA06000075A
Authority: MX
Inventors: Seung Jin Oh
Original assignee: Lg Electronics Inc
Priority date: 2005-01-04
Filing date: 2006-01-05
Publication date: 2006-07-19
Also published as: DE102005063090B4; US20060145576A1; US7430111B2; DE102005063090A1

Abstract

La presente invencion se refiere a una estructura de montaje para una unidad de despliegue en un refrigerador;la estructura de montaje de la presente invencion comprende un espacio de acomodo formado al presionar una porcion de una superficie frontal de una puerta, un espacio de instalacion formado en la puerta para comunicarse con una porcion del espacio de acomodo, una unidad de despliegue montada de manera retractil al espacio de acomodo para desplegar una variedad de informacion informacion y recibir una pluralidad de senales de operacion, un primer cable conductor a partir del cual un extremo es conducido en el espacio de instalacion a traves de la puerta, y un segundo cable conductor a partir del cual un extremo se conecta en la unidad de despliegue y el otro extremo es conducido en el espacio de instalacion y se conecta al primer cable conductor; de acuerdo con la presente invencion asi configurada, al aspecto externo del refrigerador puede mejorarse, la durabilidad y confiabilidad operativa del refrigerador pueden asegurarse y la utilidad tambien puede mejorarse.

Description

METODO Y APARATO PARA EVALUAR UNA SOLUCION PROPUESTA PARA UN PROBLEMA DE RESTRICCION ANTECEDENTES DE LA INVENCION La mayoría de ios problemas encontrados en el diseño de ingeniería son no lineales por naturaleza e involucran la determinación de parámetros de sistema que satisfagan ciertas metas para que sea resuelto el problema. Tales problemas pueden ser proyectados en ja forma de un problema de optimización matemática donde se desea una solución que minimice una función o parámetro del sistema sujeto a limitaciones o restricciones en el siste ma. Tanto la fun ción de! sistema como tas restricciones están constituidas de aportes del sistema (variables de control) y salidas del sistema , las cuales pueden ser ya sea discretas o continuas. Además, ias restricciones pueden ser igualdades o desigualdades. La solución a un problema dado de optimización tiene cualquiera o ambas de las siguientes características : 1 ) minimiza o maximiza una condición o cond iciones deseadas, satisfaciendo así la condición de optimización y 2) satisface el conjunto de ecuaciones de restricción impuestas en el sistema. Con las definiciones anteriores, se pueden definir varias categorías de problemas de optimización. Un Problema de Optimización Libre (FOP) es uno para el cual no existen restricciones. U n Problema de Optimización de Restricción (COP) incluye ambos, restricciones y un requerimiento de condición(es) para "minimizar" (o "maximizar"). En contraste, un Problema de Satisfacción de Restricción (CPS) contiene solamente restricciones . Resolver un CPS significa encontrar solución (es) factible (s) dentro del espacio de búsqueda que satisfaga las condiciones de restricción. Reso lver un COP significa encontrar una solución que es tanto factibl e como óptima en el sentido de que se real iza un valor mínimo (o máximo) para la(s) condición (es) deseada(s). La solu ción a tal prob lema involucra típicamente u n algoritmo matemático de b úsqueda , por lo que se obtienen soluciones mejoradas sucesivamente en el cu rso de un n úmero de repeticiones de algoritmo. Cada repetición o iteración, q u e puede pen sarse como una solución propuesta, resulta en la mejoría de una fu nción objetiva . Una función objetiva es u na expresión matemática que tiene valores de parámetros de una solución propuesta como aportes. La función objetiva produce una figu ra de mérito para la so lución prop uesta. La comparación de valores de funciones objetivas proporciona una medida para la fuerza relativa de una solución vers us otra. Existen numerosos algoritmo de búsqueda y difieren en la manera por la cual se modifican las variables de controf para un problema en particular, ya sea q ue se rastree una población de soluciones o una sola solución durante el proceso de mejoramiento, y la evaíuaciórr de convergencia. S in embargo, estos algoritmos de búsqueda dependen de los resultados de una función objetiva para decidir una trayectoria de convergencia. Ejemplos de algoritmos de optimización incluyen Algoritmos Genéticos, Recocido Simulado y Búsqueda Tabú. En los algoritmos de optimización , se debe considerar el asunto crítico del manejo de restricciones para COPs y CS Ps. Existen varias clases de métodos para tratar con las restricciones. El método más difundido es el uso de un enfoq ue de pen alizacion para modificar la función objetiva, q ue tiene el efecto de convertir un COP o un CS P en un FOP. En este método , se agrega una fun ción de penalizacion , que representa las violaciones en el conjunto de ecuaciones de restricción, a una función objetivo q ue caracteriza la condición óptima deseada . Cuando la función de penalizacion es positiva , la sol ución es inviable. Cuando la fu nción de penalizacion es cero , se satisfacen todas las restricciones . La minimizacíón de la función objetiva modificada busca entonces no solamente la optimización, sino también la satisfacción de las restricciones. Las fu nciones objetivas, formas especificas de aplicación , y por lo tanto , cada nuevo problema o modificación a un problema req uieren la construcción de una nueva función objetiva. Ad emás, la función objetiva juega el papel importante de guiar un algoritmo de optimización a una posible mejor solución . Presumiblemente, mientras mejor es la fu nción objetiva , mejor el resultado de optimización y/o más eficiente la operación de optimización . En consecuencia, existe una demanda constante, en el campo de problemas con base en restricciones , de funciones objetivas mejoradas, BREVE DESCRIPCION DE LA INVENCION La invención proporciona un método sistemático y general y un aparato para definir una fu nción objetiva para Problemas de Optimización Restringidos (COPs) , Problemas de Satisfacción de Restricción (CS Ps) y Problemas de Optimización Libre (FOPs), independ iente de la búsq ueda de optimización empleada. La invención proporciona una definición genérica de una función objetiva. Dado el problema de optimización en particular (por ejemplo, diseño d e núcleo de reactor nuclear de agua caliente , programación de transportación, diseño de n úcleo de reactor d e agua a presión, o cualquier problema de optimización combin atoria , a gran escala, en espacio discreto o continuo), la función objetiva se config u ra siguiendo la definición genérica. Específicamente, la definición genérica de la función objetiva, de acuerdo con la presente invención, es u na suma de componentes crédito más una suma de com pone ntes d e penalizacion . Cada componente crédito i ncl uye un término de crédito po r un peso de crédito asociado. Cada término de penalizacion incluye u n término de penalizacion por un peso de penalizacion asociado. Un término d e crédito es una expresión matemática que representa un parámetro de optimización, y un término de penalizacion es una expresión matemática que representa una restricción de optimización . Configurar una función objetiva involucra establecer el número de componentes crédito y de penalizacion, estableciendo las expresiones matemáticas para los términos de crédito y penalizacion y estableciendo los pesos in iciales de los pesos de crédito y de penalizacion. Por lo menos uno de los términos de penalizacion está basado en un criterio de deformación de can al. Esto se realiza a través del aporte del usuario o accediendo a una función objetiva configurada previamente almacenada. La fu nción objetiva configurada puede ser utilizable entonces como parte de un proceso de optimización, o puede ser utilizable como una herramienta cuando un usuario evalúa u na solución candidato para un problema de optimización . Debido a la flexibilidad de la invención , se acomodan rápidamente cambios en las co ndiciones de optimización, definiciones del término de restricción y factores de peso. BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS La presente invención se entenderá más completamente a partir de la descripción detallada dada en la presente más adelante y los dibujos adjuntos, en donde elementos similares están representados por números de referencia s imilares, los cuafes se dan a manera de ilustració n solamente y así no son limitantes de la presnte invención y en donde : La Figura 1 ilustra una modalidad de una arquitectura de acuerdo con la presente invención para ¡mplementar el método para evaluar una solución propuesta de acuerdo con la presente invención . La Figura 2 ilustra una toma de panta lla de una página de configuración de optimización usada para seleccionar uno o más parámetros de optimización asociados con el problema de optimización del diseño del núcleo de reactor de agua caliente de acuerdo con una modalidad d e la presente invención. La Figura 3 ilustra una toma de pantalla de una página de restricciones de optimización que en lista las restricciones de optimización asociadas con el problema de optimización del diseño del núcleo de reactor de agua caliente de acuerdo con una modalidad de la presente invención; y La Figura 4 ilustra un diagrama de flujo de un proceso de optimización que emplea la función objetiva de la presente invención. DESCRIPCION DETALLADA DE LAS MODALIDADES La Función Objetiva Genérica La presente invención proporciona una definición genérica de una función objetiva, la cual es aplicable a través de una amplia variedad de problemas de restricción y optimización. A saber, la función objetiva genérica es aplicable a cualquier problema de optimización combinatoria, a gran escala, en espacio discreto o continuo tal como eí diseno de un núcleo de reactor de agua caliente, el diseño de un núcleo de reactor de agua presurizada, la programación de transportación, la localización de recursos, etc. La función objetiva genérica se define como una suma de componentes crédito y de penalización. Un componente de penalización incluye un término de penalización multiplicado por un peso de penalización asociado. Un componente crédito incluye un término de crédito multiplicado por un peso de crédito asociado. Los términos de crédito representan las restricciones del problema. Cada término de crédito es una expresión matemática que cuantifica una condición de manera óptima. Cada término de penalización es una expresión matemática que cuantifica una restricción. Matemáticamente, esto se puede expresar como sigue: donde: Los términos de crédito y penalización puede ser definidos mediante valores máximo (es decir, delimitado superior) o mínimo (es decir, delimitado inferior) y pueden representar valores escalares o multi-dimensionales. Los únicos requerimientos son: 1) los términos de penalización debe ser positivos para violaciones de restricción y cero de otra manera, y 2) en la ausencia de violaciones de restricción, los términos de crédito son consistentes con un problema de minimización. Así, minimizar la función objetiva modificada resuelve el problema de optimización. Como un ejemplo, considerar un sistema de aire acondicionado donde el problema de optimización es minimizar la temperatura promedio del aire dentro de una habitación, pero asegurar que ninguna región dentro de ia habitación exceda una cierta temperatura. Para este ejemplo, el crédito sería la temperatura promedio del aire dentro del volumen de la habitación. La restricción sería un límite en la distribución de temperatura por puntos en la habitación, que, en la forma de un término de penalización, se calcularía como la violación de temperatura promedio. Para obtener la violación de temperatura promedio se sumarían las diferencias de los valores de temperatura real y limitante para aquellos puntos en la habitación que violan y dividir entre el número total de puntos. Alternativamente, se calcularía el término de penalización como el valor máximo de las violaciones de temperatura por puntos dentro de la habitación. La forma de la función objetiva genérica permite entonces que se defina cualquier número de términos de crédito y de penalización en una manera general para el problema a ser resuelto. Las formas para los términos de crédito o penalización incluyen, pero no están limitadas a: El valor máximo en un arreglo de datos; El valor mínimo en un arreglo de datos; El promedio de valores en un arreglo de datos; La integral de valores en un arreglo de datos; El máximo de las diferencias calculadas entre elementos de un arreglo de datos y el límite de restricción correspondiente, restringido a elementos que lo violan; El mínimo de las diferencias calculadas entre elementos de un arreglo de datos y el límite de restricción correspondiente, restringido a elementos que lo violan; El promedio de las diferencias calculadas entre elementos de un arreglo de datos y el límite de restricción correspondiente, restringido a elementos que lo violan; y La integral de las diferencias calculadas entre elementos de un arreglo de datos y el límite de restricción correspondiente, restringido a elementos que lo violan. Una Arquitectura Genérica para Implementar la Función Objetiva La Figura 1 ilustra una modalidad de una arquitectura de acuerdo con la presente invención para impiementar el método para evaluar una solución propuesta de acuerdo con la presente invención. Como se muestra, un servidor 1 0 incluye una interfase 1 2 gráfica de usuario conectada a un procesad or 1 4. El procesador 14 está conectado a una memoria 16. El servidor 1 0 es directamente accesible por un dispositivo 1 8 de entrada de usuario (por ejemplo, u n exhibidor, u n tablero y un ratón) . El servidor 1 0 es accesible tam bién por las computadoras 22 y 26 en una intra-red 20 y la I nternet 24 , respectivamente. La operación de la arquitectura mostrada en la Figu ra 1 será discutida en detalle más adelante. Config uración de la Fu nción Objetiva para un Problema de Optimización De acuerdo con u na modalidad, una función objetiva configurada que satisface la definició n genérica antes descrita ya está almacenada en la memoria 1 6 del servido r 10. Por ejemplo , la fu nción objetiva configurad a podría haber sido configurada de acuerdo con una de las modalid ades descritas más adelante. En esta modalidad , el usuario instruye al servidor 10 para proporcionar una lista de las funciones objetivas configuradas almacenarías en ía memoria 16, e instruye al servidor 1 0 para usar una de las funciones objetivas configuradas en listadas. En otra modalidad, un usuario vía la entrada 1 8, la computadora 26 o la computadora 22 accede al servidor 1 0 en la interfase 1 2 gráfica de usuario. El usuario suministra al servidor 1 0 una función objetiva configurada q ue cumple con la definición de la definición genérica antes descrita. En esta modalidad, el usuario suministra la función objetiva configurada usando cualquier lenguaje de programación o programa para expresar expresiones matemáticas conocidos. Específicamente, el usuario instruye al procesador 14 vía la interfase 12 gráfica de usuario para descargar un archivo que contiene la función objetiva configurada. El procesador 14 descarga entonces el archivo, y almacena el archivo en la memoria 16. En todavía otra modalidad, la configuración de la función objetiva es interactiva entre el usuario y el servidor 10. Aquí, el usuario instruye al procesador 14 Iniciar el proceso para configurar una función objetiva. El procesador 14 pide entonces al usuario identificar el número de componentes crédito y el número de componentes de penalización. Para cada componente crédito, el procesador 14 requiere que el usuario proporcione una expresión matemática para el término de crédito y un peso inicial para el peso de crédito asociado. Para cada componente de penalización, el procesador 14 requiere que el usuario proporcione una expresión matemática para el término de penalización y un peso inicial para el pesó de penalización asociado. Af suministrar la expresión matemática, el procesador 14 vía la interfase 12 gráfica de usuario acepta las definiciones de las expresiones matemáticas de acuerdo con cualquier lenguaje o programa de programación bien conocido. En otra modalidad, el servidor 10 está programado previamente para uso en un problema con base en restricción u optimización particular. En esta modalidad, el servidor 10 almacena parámetros de optimización posibles y parámetros de restricción posibles asociados con el problema de optimización o restricción particular. Cuando un usuario instruye al procesador 1 4 vía la interfase 1 2 gráfica de u suario para configurar una función objetiva, el procesador 1 4 accede a los parámetros d e optimización posibles ya almacenados en la memoria 16, y proporciona al usuario la opción de seleccionar u no o más de los parámetros de optimización pa ra la optimización. La Figura 2 il ustra u na toma de pantalla de una página de configuración de optim ización usada para seleccionar uno o más parámetros de optimización asociados con el problema d e optimización del diseñ o de núcleo de reactor de agua caliente de acuerdo con esta modalidad de la presente invención . Como se muestra, los parámetros 40 de optimización para optimizar los patrones de barras , optimizar el flujo d e núcleo, optimiza r los intervalos de secuencia y opti mizar los criterios de deformación de canal están disponibles para selección por el usuario como parámetros de optimización. Como se sabe, las posiciones de la hoja de co ntrol (aígunas veces aludida tambié n como barras de control) afectan la energía local así como también el régimen de reacción nuclear en los manojos de combustible. Optimizar los patrones de barras significa hacer una determinación óptima de las posiciones de barras u hoja de contro l individuales y regímenes del movimiento en un agrupamiento de hojas de control, para la duración del tiempo durante el ciclo de operación cuando se va a usar una secuencia dada para controlar el reactor. Las secuencias son intervalos de tiem po durante el ciclo de operación del reactor. Generalmente, las secuencias pueden ser un periodo de aproximadamente 120 días , pero la duración de las secuencias p ueden ser de cualquier periodo menor q ue o igual a el ciclo de operación del reactor nuclear. Optimizar el flujo de núcleo sig nifica hacer una determinación óptima del rég imen de flujo de refrigerante del reactor a través del reactor como u na función del tiempo durante el ciclo de operación. El régimen de flujo afecta la potencia g lobal del reactor así como también el régimen de reacción n uclear. Optimizar ios intervalos de secuencia significa h acer una determinación óptima de la du ración del tiem po que se usa una secuencia dada para co ntrolar el reactor durante el ciclo de operación. Los intervalos de secuencia afectan la energ ía local así como también el régimen de reacción nuclear. Optimizar los criterios de deformación de canal significa tomar en cuenta la deformación del canal (por eje mplo, arqueo, abultamiento o torcimiento en las paredes del canal) para un sigu iente ciclo de operación con base en por io menos uno de un plan operacional propuesto, un plan ope raciona/ actual y condiciones actuales (por ejemplo , condiciones de deformación de canal) dentro del núcleo. El arqueo del canal es el arqueo de las paredes del canal, que rodean un manojo de combustible. Una hoja de control se mueve entre las paredes adyacentes del canal de ma nojos de combustible adyacentes y este movimiento puede obstruirse por las paredes del canal. El fenómeno d e arqueo del canal será descrito con mayor detalle más adelante con respecto a la Figura 5. Usand o el dispositivo 1 8 de alimentación de datos, la computadora 22 o la computadora 26 , cada uno de los cuales incluye u n exhibidor y un ratón de computadora , el usuario selecciona uno o más d e los parámetros de optimización tecleando en la caja 42 de selección asociada con un parámetro 40 de optimización. Cuando se selecciona , aparece una marca en la caja 42 de selección del parámetro de optim ización seleccionado . Tecleando en la caja 42 de selección otra vez se quita la selección del parámetro de optimización .

La memoria 16 almacena también parámetros de restricción asociados con el problema de optimización. Los parámetros de restricción son parámetro s del problema de optimización q ue deben satisfacer una restricción o restricciones . La Figura 3 ilustra una toma de pantalla de una página de restricciones de optimización que enlista restricciones de optimización asociadas con el problema de optimización del diseño de n úcleo de reactor de agua caliente de acuerdo con esta modalidad de la presente invención. Como se muestra , cada restricción 50 de optimizació n tie ne un valor 52 de diseño asociado con la misma. Las restricciones de optimización pueden estar debajo del valor de dise ño es pecífico s i está evaluado máximo o, alternativamente, estar arriba del valor de diseño específico si está valuado m ínimo. El usuario tiene la habilidad de seleccionar parámetros de optimización para consideración en la configuración de la función objetiva. Usando el dispositivo 1 8 de alimentación de datos, la computadora 22 o la computadora 26, cada uno de los cuales incluye un exhíb/dor y un ratón de computadora, el usuario selecciona una restricción de optimización tecleando en la caja 54 de selección asociad a con una restricción 50 de o ptimización. Cuando se selecciona , aparece una marca en ia caja 54 de selección de la restricción 50 de optimización seleccionada. Tecleando en la caja 54 de selección otra vez se quita la selección de la restricci ón de optimización. Cada parámetro de optimización tiene un término de crédito predeterminado y peso de crédito asociado con el mismo q ue se almacena en la memoria 16. De manera sim ilar, cada restricción de optimización tiene un término de penalizacion predeterminado y peso de pen alizacion asociado con el mismo que se almacena en la memoria 16. En la modalidad mostrada en la Fig u ra 3, el término de penalizacion incorpo ra el valor de diseño , y el usuario puede cambiar (es decir, configurar) este valor según lo desee. Adicionalmente, la modalidad de la Figura 3 permite al usuario establecer una importancia 56 para cada restricción 50 de optimización. En el campo 58 de importancia para una restricción de optimización, el usuario tiene opciones de jalón diminuto , bajo, nominal , alto y extremo . Cada opción se correlaciona con con un peso de penalización predeterminado empíricamente de manera que mientras más grande la importancia, mayor el peso de penalización predeterminado. De esta manera, el us uario selecciona de entre un conjunto de pesos de penalizacion predeterminados . U na vez qu e se han completado las selecciones anteriores, el procesador 14 configura la función objetiva de acuerdo con la defin ición genérica antes discutida y las selecciones hechas durante el proceso d e selección . La fu nción objetiva configu rada resultante iguala la suma de componentes crédito asociados con los parámetros de optimización seleccionados más la suma de componentes de penalización asociados con las restricciones de penalización asociadas. Adicionalmente, la modalidad proporcion a al usuario la selección de un método para manejar los pesos de crédito y penalización. Por ejemplo , se suministra al us uario las metodolog ías posibles de estática, penalización de muerte, dinámica y adaptativa para los pesos de penalización; se le suministran las metodolog ías posibles de estática, dinámica y adaptativa para los pesos de crédito; y la metodología de adaptativa relativa para los pesos tanto de pena lización como de crédito. La metodología estática bien conocida mantiene ios pesos en sus valores establecidos inicialmente. La metodología de muerte bien conocida establece cada peso d e penalización al infinito . La metodología dinámica bien conocida ajusta ef valor de peso inicial durante el curso del uso de la función objetiva en una bú squeda de optimización con base en una expresión matemática q ue determina la cantidad y/o frecuencia del cambio de peso . La metodología adaptativa bien conocida se aplica también durante el cu rso de u na búsqueda de optim ización . En este método , los valores de peso de penalización son ajustados periódicamente para cada parámetro de restricción q ue viole el valor designado. La metodología adaptativa relativa se describe en la solicitud de E. U . No . 1 0/246,71 8, titulada "M ÉTODO Y APARATO PARA DETERM INAR DE MANERA ADAPTATIVA FACTORES DE PESO EN EL CONTEXTO DE UNA FUNCIÓN OBJETIVA", por los inventores de la solicitud tema. Optimización Usando la Función Objetiva La Figura 4 ilustra un diagrama de flujo que muestra uno de los muchos usos de la función objetiva de la presente invención. Específicamente, la Figura 4 ilustra un diagrama de flujo de un proceso de optimización que emplea la función objetiva de la presente invención. Para propósitos de explicación solamente, el proceso de optimización de la Figura 4 será descrito como Implementado mediante la arquitectura ilustrada en la Figura 1. Como se muestra, en el paso S10 la función objetiva se configura como se discutió antes en la sección precedente, y después empieza el proceso de optimización. En el paso S12, el procesador 14 recupera de la memoria 16 o genera uno o más conjuntos de valores para parámetros de alimentación (es decir, entradas del sistema) del problema de optimización con base en el algoritmo de optimización en uso. Por ejemplo, para el problema de optimización del diseño de núcleo de reactor de agua caliente, algunos de los parámetros de entrada sería la colocación de manojos de combustible frescos y expuestos dentro del reactor, la selección de grupos (secuencias) de barras y la colocación de posiciones de barras de control dentro de los grupos como una función del tiempo durante el ciclo, el flujo del núcleo como una función del tiempo durante un ciclo, la presión de entrada del refrigerante del reactor, etc. Cada conjunto de valores de parámetros de entrada o alimentación es una solución candidato del problema de optimización. El procesador 14 corre una operación simulada y genera un resultado de la simulación para cada conjunto de valores de parámetros de entrada. Por ejemplo, para el diseño de núcleo del reactor de agua caliente, un programa de simulación bien conocido para operación de un reactor de agua caliente es correr usando un conjunto de parámetros de entrada. El resultado de la simulación incluye valores (es decir, salidas del sistema) para los parámetros de optimización y las restricciones de optimización. Estos valores, o un subconjunto de estos valores, son valores de las variables en las expresiones matemáticas de la función objetiva. Después, en el paso S14, el procesador 14 usa la función objetiva y las salidas del sistema para generar un valor de función objetiva para cada solución candidato. En el paso S16, el procesador 14 evalúa si el proceso de optimización ha convergido en una solución usando los valores de función objetiva generados en el paso S14. Si no se alcanza la convergencia, entonces en el paso S18, los conjuntos de parámetros de entrada se modifican, la cuenta de iteración de optimización se incrementa y el procesamiento regresa al paso S12. La generación, la evaluación de convergencia y las operaciones de modificación de los pasos S12, S16 y S18 son realizadas de acuerdo con cualquier algoritmo de optimización bien conocido tal como Algoritmos Genéticos, Recocido Simulado, y Búsqueda Tabú. Cuando el problema de optimización es el diseño del núcleo de reactor de agua caliente, el algoritmo de optimización puede ser, por ejemplo, uno «de los procesos de optimización como se describe en la patente de E. U. No. 09/475,309, titulada SISTEMA Y MÉTODO PARA OPTIMIZACIÓN DE VARIABLES MÚLTIPLES DE CONTROL OPERACIONAL PARA UN REACTOR NUCLEAR o la solicitud de E. U.

No. 09/683,004, titulada SISTEMA Y MÉTODO PARA OPTIMIZACIÓN CONTINUA DE VARIABLES DE CONTROL DURANTE LA OPERACIÓN DE UN REACTOR NUCLEAR, presentada el 7 de noviembre de 2001.

La Función Objetiva Como una Herramienta Antes de la llegada de herramientas de optimización bastante exitosas, la generación de soluciones viables para un problema de optimización caía en los hombros de individuos altamente experimentados, quienes a través de años de práctica y experiencia en un campo particular, desarrollaron un conjunto de pericias para generar soluciones posibles para el problema de optimización.

Todavía hoy tales prácticas continúan. Sin embargo, estos individuos necesitan todavía un método confiable para evaluar sus soluciones.

La función objetiva de la presente invención proporciona tal herramienta. Haciendo referencia otra vez a la Figura 1 para los propósitos de explicación solamente, un individuo que desee aplicar una función objetiva, de acuerdo con la presente invención, accede al servidor 10 vía la entrada 18, una computadora 26 o una computadora 22. El usuario configura entonces una función objetiva como se describió antes; por ejemplo, el usuario accede a una función objetiva configurada previamente almacenada o configura la función objetiva a través de la entrada de datos. El usuario suministra entonces los valores para las variables de entrada de la función objetiva, y recibe un resultado de función objetiva. El usuario pued e realizar esta operación para d iferentes soluciones candidato para obtener números de mérito con respecto a las sol uciones . De esta manera , el usuario trata la función objetiva como una herramienta en la determinación de una solución para el problema d e optimización . La invención proporcion a un método sistemático y general para definir una función objetiva para Problemas de Optimización Restringida (COPs) , Problemas de Satisfacció n de Restricción (CS Ps) y Problemas de Optimización Libre (FOPs), independiente de la búsqueda de optimización empleada. La invención proporciona un mecan ismo en el contexto del enfoque de función de penalización para tratar: 1 ) cualquier nú mero de restricciones y condiciones de optimización , 2) diferentes formas matemáticas para los té rmin os de crédito y de penalización , y 3) cualquier número de dimen siones en los datos y restricciones de la solución can didato . La invención proporciona una prescripción para codificar las definiciones de función objetiva en una búsqueda de optimización a través de u n módulo d e datos de software. Debido a la flexibilidad de la invención , los cambios en las condiciones de optimización , las definiciones de térm ino de restricción los factores de peso se acomodan fácilmente en el programa de reclamo simplemente cambiando la información que pasa al módulo de información de software. El esfuerzo técnico de la inven ción es un sistema de computación que proporciona la configuración de una función objetiva para un pro blema dado de optimización ; u n sistema de computadora que genera u na solución posible para un problema de optimización en particu lar; y un sistema de com putadora que permite a los usuarios internos y externos med ir el rendimiento de sus soluciones posibles para u n problema de optimización. Optimización que Incluye Criterios de Arco de Canal La Fig ura 5 ilustra una porción de u n arreglo de manojos de combustible dentro de u n núcleo. Los manojos 1 00 de combustible dentro de un n úcleo contienen una pluralidad de barras 1 02 de combustible. Las ba rras 1 02 de combustible entregan combustible para la reacción nuclear durante la operación o ciclo del reactor. Los manojos 100 de combustible pueden ser analizados usando un mapa de cargado. El mapa de cargado presenta la colocación de los manojos 100 de combustible y sus atributos (por ejemplo , tipo , ubicación , profundidad , número de serie, etc.) . Durante la operación del reactor, es deseable mantener un nivel estable d e reactividad para lograr un nivel deseado de rendimiento del reactor. En consecuencia, el reactor puede incluir una p luralidad de hojas 1 10 de control colocadas entre ios manojos de combustible. Las hojas 1 10 de contro l p ueden controlar la reactividad del n úcleo (por ejemplo , cambiando una posición de una hoja 0 de control cambia la reactividad del núcleo disminuyendo las reacciones nucleares en una proximidad dada a la hoja 1 1 0 de control). Generalmente, las hojas 1 0 de control se pueden mover mecánicamente a una posición más profunda dentro del núcleo con el fin de disminuir la reactividad del núcleo. Alternativamente, las hojas 110 de control se pueden mover a una posición más alejada del núcleo con el fin de incrementar la reactividad del núcleo. Cada hoja 110 de control dentro del núcleo puede ser colocada en un rango dado, el rango dado que incluye una posición más alejada hacia el núcleo en un extremo y una posición más alejada hacia fuera del núcleo en el otro extremo. Dentro del rango de colocación de la hoja de control, la hoja de control 110 puede moverse a posiciones (aludidas como "muescas") que están a un intervalo fijo una de otra. Por ejemplo, las muescas pueden estar separadas entre ellas en un intervalo dado de 7.62 cm, 3.81 cm, etc., con cada hoja de control 110 dentro del núcleo incluyendo los mismos intervalos de muesca. Por ejemplo, suponer que una hoja de control 110 tiene posiciones de muesca que fluctúan desde "0" hasta "48". La hoja de control 110 está en una posición más profunda en el núcleo cuando está en la posición de muesca "0", y la hoja de control 110 está en una posición más alejada hacia fuera del núcleo cuando está en la posición de muesca "48". Las posiciones de muesca entre "0" y "48" corresponden a grados o profundidades variables de inserción de la hoja de control, en donde el intervalo dado entre muescas adyacentes es uniforme para todas las muescas en cada una de la pluralidad de hojas de control 110. Por ejemplo, si el intervalo dado de la muesca es de 7.62 cm, entonces el cambio de una hoja de control 110 desde una posición de muesca "4" a la muesca "8" mueve (a hoja de control en alejamiento del núcleo en 30.48 cm.

Para cada secuencia, cada una de la pluralidad de hojas de control 110 dentro del núcleo se pueden mover a una posición de muesca inferior (es decir, más hacia el núcleo), una posición de muesca superior (es decir, más hacia fuera del núcleo), o la hoja de control 110 puede mantener su posición. La dirección determinada de movimiento a una posición de muesca superior o inferior o sin movimiento para cada una de la pluralidad de hojas de control 110 puede ser mantenida en toda la duración de la secuencia, y generalmente no es cambiada hasta una siguiente secuencia. Los movimientos de las hojas de control 110 puede ser controlados individualmente (por ejemplo, cada una de las hojas de control 110 se puede mover a un régimen y una dirección de muesca únicos) o en grupos (por ejemplo, cada hoja de control 110 en un grupo de hojas de control se puede mover en un mismo régimen y dirección de muesca). Además de la dirección de movimiento de cada una de la pluralidad de hojas de control 110, un régimen al cual cada una de la pluralidad de hojas de control 110 se puede mover, aludido como un régimen de muesca, típicamente permanece por debajo de un régimen de umbral durante la secuencia (por ejemplo, 4 muescas por secuencia, 5 muescas por secuencia, etc.). También, similar a la dirección de la hoja de control 110, el régimen de muesca es generalmente constante en toda una secuencia y no puede cambiar hasta una siguiente secuencia. Alternativamente, ef régimen de muesca puede cambiar dentro de una secuencia dada. Además, en una modalidad, el régimen de muesca puede volverse cero (por ejemplo, la hoja de control 110 entra a un periodo de no movimiento durante la secuencia). Sin embargo, en las modalidades antes descritas, el régimen de muesca no puede invertir direcciones. En otras palabras, si en cualquier punto durante una secuencia dada una hoja de control 110 se está moviendo hacia el núcleo, la hoja de control 110 no puede moverse fuera del núcleo en la secuencia dada, y viceversa. Como se muestran en la Figura 5, las paredes 104 del canal, hechas típicamente de Zircaloy, pueden rodear a las barras 102 de combustible de los manojos 100 de combustible. Las paredes 104 de canal soportan al manojo 100 de combustible así como también separan el flujo de refrigerante entre los manojos 100 de combustible en el núcleo. Las paredes 104 de canal pueden experimentar la deformación de canal antes descrita. El arqueo del canal, lo cual es un ejemplo de deformación de canal, puede ser una obstrucción para el movimiento de la hoja de control en el núcleo. El arqueo del canal se refiere a una extensión de la posición de las paredes 104 de canal ya sea a partir de un flexionamiento de las paredes 104 del canal o un crecimiento de una capa de corrosión en las paredes del canal. El arqueo del canal es causado típicamente por dos factores; a saber, afluencia rápida de neutrones y/o corrosión de sombra. La afluencia rápida de neutrones es el choque de neutrones rápidos, típicamente por arriba de un nivel dado de energía, en las paredes 104 de canal durante un periodo de tiempo dado. En el periodo de tiempo, un crecimiento de la irradiación deforma las paredes 104 del canal, aludido como la afluencia acumulada de neutrones rápidos en la pared del canal. La afluencia se puede acumular desproporcionadamente en las paredes 104 del canal. La diferencial en la afluencia acumulada en las caras opuestas de las paredes 104 del canal, puede conducir al arqueo. La corrosión de sombra es donde una capa de corrosión (es decir, corrosión de sombra) se desarrolla en las paredes 104 del canal con base en una proximidad de la hoja de control 110 y las paredes 104 del canal, por lo que se causa una extensión de las paredes 104 de canal y una posible obstrucción a las hojas de control 0. La capa de corrosión aumenta en respuesta a un régimen incrementado de absorción de hidrógeno. Se forman plaquetas (por ejemplo, plaquetas de hidruro de circonio) cuando el contenido de hidrógeno excede un límite de solubilidad (por ejemplo, a partir del régimen incrementado de absorción de hidrógeno). La diferencia en densidad entre las plaquetas y el circonio normai puede causar una expansión de volumen de la capa de corrosión en las superficies de la pared del canal, mientras que las superficies de la pared del canal que no están en contacto con la hoja de control (por ejemplo, sin el régimen mayor de absorción de hidrógeno) pueden no ser afectadas. El hidrógeno incrementado puede afectar también el crecimiento de irradiación inducido por densidad de dislocación norma! experimentado normalmente por las paredes 104 del canal (por ejemplo, como se describió antes con respecto a la afluencia rápida de neutrones). La diferencial en la longitud del canal (por ejemplo, con base en el crecimiento en los lados en contacto con las hojas de control 110 y sin crecimiento o menos crecimiento en los lados que no están en contacto con las hojas de control 110) puede resultar en el arqueo del canal. Como se describió antes, el arqueo del canal es un cambio físico, estructural del ensamble o manojo 100 de combustible, lo cual puede afectar varios factores operacionales del núcleo. Por ejemplo, una hoja de control 110 puede experimentar condiciones de "no asentamiento", donde la hoja de control 110 no puede ser insertada en el núcleo a un régimen de muesca requerido debido a la fricción entre la pared del canal y la hoja de control 110 (por ejemplo, causada por el arqueo del canal). El arqueo del canal puede afectar también los márgenes térmicos de seguridad durante la operación del núcleo. Alternativamente, la hoja de control 110 puede no alcanzar la condición de "no asentamiento", pero puede aún ser afectada perjudicialmente por la fricción debido a la deformación del canal (por ejemplo, el arqueo del canal) a partir de por lo menos una pared 104 de canal. Estos varios grados de fricción entre la hoja de control 110 y las paredes 104 del canal son indeseables durante la operación del núcleo. Los movimientos de la hoja de control para un ciclo siguiente de operación pueden ser diseñados en un pian operacional propuesto. El plan operacional propuesto puede generarse de acuerdo con cualquier método bien conocido. Por ejemplo, un método para generar el plan operacional es a través de una base en la experiencia, prueba y error y proceso repetitivo realizado por un diseñador de núcleos.

Una función objetiva puede ser configurada para evaluar el nuevo plan operacional, como se discute en detalle anteriormente. Sin embargo, en este ejemplo, por lo menos uno de los términos de penalización de la función objetiva toma en consideración el nivel de deformación de canal (por ejemplo, el número de hojas de control en el núcleo afectadas por la deformación de canal). Los métodos para calcular la cantidad de la deformación de canal en un núcleo durante la operación son bien conocidos en la técnica y no serán descritos adíclonalmente. Estos métodos pueden incluir algoritmos para cálculos de arqueo de afluencia, algoritmos para cálculos de arqueo de sombra, algoritmos para cálculos de abultamlento de canal, etc. Los métodos para calcular la deformación de canal en un ciclo siguiente de operación requieren típicamente el plan operacional normal, un plan operacional propuesto y las condiciones normales (por ejemplo, niveles de deformación de canal) dentro del núcleo. Con respecto a la configuración de la función objetiva, el usuario puede seleccionar el peso de penalización asociado con la restricción de la deformación de canal de entre un grupo de pesos de penalización predeterminados. Por ejemplo, como se describió antes con referencia a la modalidad mostrada en la Figura 3, el usuario puede establecer una importancia 56 para cada restricción 50 de optimización. En el campo 58 de importancia para una restricción de optimización, el usuario tiene un conjunto enumerado de opciones de despliegue de diminuta, baja, nominal, alta y extrema. La lista enumerada de opciones se mapea para un grupo de factores de peso, util izados en la función objetiva, q ue reflejan la descripción cu alitativa . En este caso , por lo menos u na de las restricciones de optimización pueden basarse en un criterio de deformación de canal (por ejemplo, el nú mero de hojas de control afectad as por la deformación de canal) . En el ejemplo d onde el criterio de deformación de cana l es un número de hojas de control afectadas por la deformación de canal , el cálculo de este nú mero puede realizarse manualmente por el diseñad or del núcleo y/o puede ser automatizado con un dispositivo de procesamiento, tal como un simulador. Este número puede servir entonces como un término de penalización que se multiplica después con el peso d e penalización seleccionado en la función objetiva. Una vez que se han completado las selecciones anteriores, el procesad or 14 configura la función objetiva de acuerdo con la defin ición genérica antes discutida y las selecciones hechas du rante el proceso de selección. La función objetiva configurada resultante es igual a la suma de componentes crédito asociad os con los parámetros de optimización seleccionados más la suma de componentes de penalización asociados con las restricciones de optimización seleccionadas. En consecuencia, el proceso antes descrito de optimización de restricciones , incluyendo una consideración de un criterio de deformación de canal , pued e ser usado como una herramienta . Haciendo referencia otra vez a la Figura 1 para propósitos de explicación so lamente , un individuo que desea aplicar una función objetiva de acuerdo con las modalidades de ejemplo de la presente invención, accede al servidor 110 vía la entrada 18, la computadora 26 o la computadora 22. El usuario configura después una función objetiva como se describió antes; por ejemplo, el usuario accede a una función objetiva configurada almacenada previamente o configura la función objetiva a través de entrada de datos. El usuario suministra después los valores para las variables de entrada de la función objetiva, y recibe una función objetiva de resultado. El usuario puede realizar esta operación para diferentes soluciones candidato para obtener números de mérito con respecto a las soluciones. De esta manera, el usuario trata la función objetiva como una herramienta en la determinación de una solución al problema de optimización. Usando la función objetiva configurada, se puede efectuar un proceso de optimización tal como se describe anteriormente con respecto a la Figura 4. Haciendo referencia a la Figura 4, cada solución candidato generada en S12 puede resultar en un plan operacional diferente. El proceso de optimización puede avanzar a través de los pasos S14, S16, S18 y regresar al S12 recurrentemente hasta que el paso S16 determina la convergencia para una solución candidato generada (es decir, plan operacional). La invención así descrita, será obvio que la misma puede ser variada de muchas maneras. Por ejemplo, aunque las modalidades de ejemplo antes descritas están dirigidas al arqueo de canal, se entiende que otras modalidades de ejemplo pueden estar dirigidas a cualquier tipo de restricción de deformación de canal (por ejemplo, arqueo, torcimiento, abultamientd, etc.). Tales variaciones no están consideradas como una salida del espíritu y el alcance de la invención, y todas esas modificaciones, que serían obvias para alguien experto en la técnica, se pretende que estén incluidas dentro del alcance de las siguientes reivindicaciones.

Claims

REIVINDICACIONES 1 . Un método para evaluar una solución propuesta para un problema de restricción de reactor nuclear, que comprende: proporcionar u na definición de fun ción objetiva g enérica para problemas de restricción, la definición de función objetiva genérica q ue es u na su ma de u n primer número de términos crédito más una suma de un segundo n ú mero de términos de penalizacion, por lo menos uno del segundo número de términos de penalizacion q ue está basado en un criterio de deformación de canal; configurar la funció n objetiva genérica en una función objetiva de problema de restricción de reactor n uclear; recibir un valor de por lo menos una variable en por lo menos un término de créd ito en la función objetivo configurada, el término de crédito variable que está relacionado con la solución propuesta ; recibir un valor de por lo menos una variable en por lo menos un término de penalizacion en la función objetiva configurada , el términ o de penalizacion que está relacionado con la solución propuesta; y generar una fig ura de mérito para la solu ció n propuesta con base en el término decreto variable y el términ o de penalizacion variable usando la fu n ción objetiva config urada.
2. El método de la reivindicación 1 , en donde el por lo menos uno del segundo n úmero de términos de penalizacion está basado en un número de hojas de control afectadas por la deformación d e canal.
3. Un método para evaluar una solución propuesta a un problema de restricción, que comprende: proporcionar una definición de fu nción objetiva genérica para problemas de restricción, la definición de fu n ción objetiva genérica que es una suma de un primer número de términ os d e crédito más una su ma de un seg undo nú mero d e términos de penalización; configu rar la función objetiva ge nérica en una función objetiva de aplicación específica aplicable al problema de restricció n , la funció n objetiva genérica que incluye por lo menos un término de penalización varia ble que está asociado con la deformación de canal; generar una figu ra de mérito para la solu ción propuesta con base en la varia ble de términ o de crédito y la variable de término de penalización usando la función objetiva de aplicación específica.
4. El método de la reivindicación 3, en donde por lo menos una de la po r lo menos u na variable de término de pen alización está basada e n un número de h ojas de control afectadas por la deformación de canal.
5. Un aparato para evaluar una s olución propuesta para un problema de restricción , que compren de: una memoria que al macena una función objetiva de aplicación específica configurada con base en una definición de función objetiva genérica, genérica para problemas de restricción , la defin ición de función objetiva genérica que es una suma de un primer número de términos de crédito más una suma de un segun do número de términos de penalización , por lo menos uno del segundo número de términos de penalización que está basado en un criterio de deformación de canal; una interfase que recibe un valor de por lo menos una variable en por lo menos un término de crédito de ia función objetiva de aplicación específica y que recibe un valor de por lo menos una variable en por lo menos un término de penalizacion d e la fu nción objetiva de aplicación es pecífica, la variable de término d e crédito y la variable de término de penalizacion que están relacionadas con la solución propuesta; y un procesador que genera una figura de mérito para la sol ución propuesta con base e n la va riable de término de crédito y la variable de término de penalizacion usando la función objetiva de aplicación específica.
6. El método de la reivindicación 5, en donde el por lo menos uno del segundo nú mero de términos de penalizacion está basad o en u n número de hojas de control afectadas por la deformación de canal .
7. U n método para gen erar una solución para un problema de optimización , que comprende: generada por lo men os una solución candidato; generar un valor de función objetiva usando una función objetiva configurada, la función objetiva config u rada que está configurada a partir de u na definición de función objetiva genérica, la defin ición de función objetiva gené rica que es una s uma de un primer número de componentes crédito más una suma de un segundo número de compon entes de pen alizacion , cada componente crédito que incluye un término de crédito y cada componente de penalizacion que incluye un término de penalizacion , por lo menos uno de los componentes de penalizacion que está basado en un criterio de deformación de canal; y acceder a la convergencia en una solución con base en los valores de función objetiva.
8. El método de la reivindicación 7, en donde el por lo menos uno de los componentes de penalizacion está basado en un número de hojas de control afectadas por la deformación de canal.
9. Un método para configurar una función objetiva, que comprende: proporcionar una definición de función objetiva genérica para problemas de restricción, la definición de función objetiva genérica que es una suma de un primer número de términos de crédito más una suma de un segundo número de términos de penalizacion; definir por lo menos un término de crédito con base en la alimentación del usuario; y definir por lo menos un término de penalizacion con base en un criterio de deformación de canal.
10. El método de la reivindicación 9, en donde el por lo menos un término de penalizacion se define con base en un número de hojas de control afectadas por la deformación del canal.