In this study; discusses the using artificial
neural networks for approximation of data such as the nuclear reaction cross sections
data. The rate of approximation of the fitting criteria is determined by using
the experimental value, evaluated data and theoretical nuclear reaction cross
section model’s calculations. The (n, g), (p, g) and (a, g) reactions cross-section for 58,60,61,62,63,64Ni
nuclei have been calculated from data obtained using neural networks. The
results show the effectiveness and applicability of this new technique in the
calculation of some nuclear reactions.
In this study; discusses the using artificial neural networks for approximation of data such as the nuclear reaction cross sections data. The rate of approximation of the fitting criteria is determined by using the experimental value, evaluated data and theoretical nuclear reaction cross section model’s calculations. The (n, g), (p, g) and (a, g) reactions cross-section for 58,60,61,62,63,64Ni nuclei have been calculated from data obtained using neural networks. The results show the effectiveness and applicability of this new technique in the calculation of some nuclear reactions.
Bu çalışmada; nükleer reaksiyon tesir kesiti verilerinin hesaplanması için
yapay sinir ağlarının kullanımı incelenmiştir. Uygulama kriterleri yaklaştırma
oranı, deneysel veriler, değerlendirilmiş veriler ve teorik nükleer reaksiyon
modelleri ile gerçekleştirilen hesaplama değerleri kullanılarak belirlenmiştir.
58,60,61,62,63,64Ni izotopları için (n, g), (p, g) ve (a, g) reaksiyon tesir kesitleri yapay
sinir ağları kullanılarak hesaplanmıştır. Sonuçlar, bu yeni tekniğin bazı
nükleer reaksiyonların hesaplanmasındaki etkinliğini ve uygulanabilirliğini
göstermektedir.Gelişen teknolojiye ve sanayileşmeye bağlı olarak enerjiye duyulan ihtiyacın giderilmesi yönünde nükleer enerjiye ve nükleer enerji reaktörlerine yönelim olmuştur. Nükleer enerjiye olan bu yönelim ve ilgi, nükleer teknolojisinde ve fisyon reaksiyonu temelinde yeni reaktör sistemlerinin tasarlanmasına yol açmıştır
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | August 31, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 |