本文通过神经网络与机理建模方法的结合，建立了核电站一回路系统主要模块的简化数学模型。将核电站一回路系统主要分为反应性估算模块、堆芯动态模块、堆芯换热模型、功率计算模块、蒸汽发生器模型、冷却剂泵模块和一回路管道模型。其中，利用神经网络与机理模型结合的建模方法对反应性估算模块进行建模，其他模块的建模均采用机理建模方法。　　 对于反应堆反应性估算的建模，将影响反应性的因素分解为裂变毒物影响、化学溶剂影响、控制棒影响、多普勒效应影响和慢化剂效应影响。利用神经网络建模的方法分别建立了化学溶剂反应性模型、控制棒反应性模型、多普勒效应反应性模型和慢化剂效应反应性模型，根据各模型的影响因素选取合适的输入输出，进而建立神经网络模型，利用已知数据对神经网络进行训练，在满足误差要求的情况下，获得较理想的神经网络各节点的权值和隐层数目。另外，利用机理建模的方法建立反应堆最重要的两个毒物—钐和氙的反应性计算模型，在不同中子通量条件下，对反应性模型进行了扰动测试。由仿真结果得知，该模型具有良好的静态和动态特性。　　 反应堆的另外一个重要模型是堆芯点堆动态模型，本文在瞬跳法的基础上，结合差分法进行点堆方程组的求解，通过与瞬跳法近似解的比较验证方法的合理性。　　 蒸汽发生器是核电站一回路中一个重要的系统，本文将蒸汽发生器分成一回路区、金属区、二回路区三个区域，并分别建立机理模型。另外，对于功率计算模型和冷却剂泵模型，均利用机理建模的方法进行了模型的搭建。　　 通过对所建各模块的仿真结果分析，证明了各模块的合理性。