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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Artificial intelligence for the Simulation of Severe AccidentS

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Communication and dissemination plan (öffnet in neuem Fenster)

Description of the adopted strategy about communication and dissemination activities.

User expectations (öffnet in neuem Fenster)

More detailed description of the users' expectations concerning the functional specifications of the prototype simulator.

Minutes of the kick-off meeting (öffnet in neuem Fenster)

Summary of discussions held during the kick-off meeting.

Data management plan (öffnet in neuem Fenster)

First version of the project's data management plan

Report on modelling strategy (öffnet in neuem Fenster)

The report will summarize the strategy adopted by the consortium to develop surrogate and enhanced models for severe accident codes.

Veröffentlichungen

Preliminary strategies for training dataset generation and surrogate modelling of station blackout management measures in PWR (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Christophe D’Alessandro, Terttaliisa Lind, Raphaël Périllat, Gaëtan Blondet
Veröffentlicht in: Proceedings of the 11th European Review Meeting on Severe Accidents Research (ERMSAR2024), 2024, ISBN -1000174165
Herausgeber: Königlich Technische Hochschule Stockholm (KTH)
DOI: 10.5445/IR/1000174165

Horizon Euratom ASSAS project: can machine-learning make fast and accurate severe accident simulators a reality?

Autoren: Bastien Poubeau, Yann Richet, Lionel Chailan, Fulvio Mascari, Mattia Massone, Simone Gianfelici, Luis Enrique Herranz, Joan Fontanet, Terttaliisa Lind, Christophe D’alessandro, Jure Brence, Ivo Kljenak, Saso Dzeroski, Fabrizio Gabrielli
Veröffentlicht in: Proceedings of the 11th European Review Meeting on Severe Accidents Research (ERMSAR2024), 2024, ISBN -1000174165
Herausgeber: Königlich Technische Hochschule Stockholm (KTH)

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