能源是支撑国家经济发展与维持社会稳定的基础和保障。随着中国经济不断增长,中国对能源的需求持续增加。核能相对于传统化石能源具有资源丰富、能量转换效率高、成本低以及污染小等优点。面对传统能源问题与危机,核能对于中国的重要性愈发明显。随着核能不断发展,其安全性愈显突出,日本福岛核事故后,相比传统UO2芯块/Zr包壳的燃料体系具有更高的安全性与经济性的事故容错燃料应运而生。提升燃料芯块热导率是发展事故容错燃料的重要途径,可以通过向UO2基体中添加高热导率材料(BeO、SiC、Mo、金刚石等)制备UO2复合燃料来实现。目前,国内外尚未明确UO2复合燃料最佳体系、成分和结构,需进一步研究与确定。UO2复合燃料研发具有周期长、成本高、材料有毒性和放射性等特点,采用传统的试错法研发UO2复合燃料效率低。近年来机器学习和材料基因工程在材料快速研发中正发挥着重要的作用,可以大幅缩短和降低UO2复合燃料的研发周期与成本。有限元模拟可以应用于材料热分析,快速、准确计算材料热导率,解决数据稀缺问题,为机器学习应用于UO2复合燃料研发提供数据基础。本文采用有限元模拟、机器学习与实验结合的方法,优化了热导率增强型UO2复合燃料热导率。方法主要流程为:根据已有实验和理论数据确定有限元参数变化范围;在参数设定范围内通过抽样(拉丁超立方,随机抽样等)获得一定数量的参数组合,作为有限元建模与分析输入,生成包含目标性能的有限元样本集;通过特征选择方法(Pearson系数、梯度提升决策树)选择目标性能合适的预测特征;采用合适的机器学习模型(神经网络、支持向量回归、高斯过程回归等)结合交叉验证方法,构建预测特征与目标性能的映射模型;通过有限元样本和实验样本验证模型预测的准确性;结合合适的优化方法(数值优化、遗传算法、多目标优化)完成目标性能到预测特征的反向设计;根据反向设计结果指导,通过放电等离子体快速烧结技术制备与设计结果对应的复合燃料芯块;采用激光共聚焦显微镜、电子扫描显微镜获得芯块微观图像验证组织结构是否满足设计要求;采用激光热导率测量仪和热导率高通量表征平台获得芯块热导率,验证芯块性能是否满足设计要求。本文主要研究结果如下:(1)分析了不同类型复合燃料的辐照稳定性和乏燃料后处理工艺。综合分析得到,第二相弥散型UO2-SiC与第二相连续型UO2-Mo复合燃料体系有着一定的应用前景,缩小了 UO2复合燃料研究范围。(2)建立并验证了弥散型复合燃料热导率预测模型。特征选择结果表明颗粒分数、平均晶粒尺寸、平均颗粒尺寸为弥散型复合燃料热导率最相关的三个结构特征。预测模型对UO2-SiC实验样品热导率预测的相对误差小于5%;结合数值优化方法与预测模型解析式,实现了UO2-SiC复合燃料从目标热导率到组织结构的反向设计。根据设计结果制备的UO2-SiC实验样品热导率与目标热导率的相对误差小于5%。(3)建立并验证了连续型复合燃料热导率预测模型。特征选择结果表明第二相分数、孔隙率、连续通道面积、裂纹比例为连续型复合燃料热导率最相关的四个结构特征。通过预测模型分析发现,在第二相含量相同的条件下,随连续带面积增加,复合燃料热导率先减小后稳定;在理论密度相同的条件下,复合燃料的热导率随裂纹比例增加先减小后稳定。根据理论分析结果,完成了低Mo含量的UO2-Mo实验样品组织结构的优化,成功制备了无裂纹的UO2-2vol%Mo复合燃料芯块,其热导率在室温下相比纯UO2提高约20%,接近模拟理论值。(4)建立并验证了 UO2-Mo-Nb-多元复合燃料热导率和热应力预测模型。采用多目标优化获得了UO2-3vol%Mo-lvol%Nb优化成分,实现了UO2-Mo-Nb复合燃料热导率与热应力的平衡。(5)建立了并验证了基于低功率激光测量热导率的导热模型。模型可以通过对流换热系数、激光功率、加热时间、样品厚度、样品性质等参数获得较准确的样品表面温度-时间曲线。采用优化方法实现了从表面温度-时间曲线反向计算得到材料的热导率。基于构建的导热模型搭建了一次性可连续进样20个、低功率激光的热导率高通量测试平台。该平台室温下测试相对误差小于10%,测量时间约为传统激光热导仪的1/6。