轻水堆核电站冷却回路材料的应力腐蚀开裂是威胁核电站安全运行的重要因素之一。由于该现象的严重性,普遍性以及由此而引发的各种安全,经济问题,所以有必要建立一种预测应力腐蚀开裂裂纹扩展速率的模型,这种模型的建立将有益于核电站经济效益的提升,同时增加核电站的安全性。因为这种模型能够指导核电站以合适的方式运行,在降低风险的同时节约不必要的开支。建立了沸水堆环境下304不锈钢沿晶应力腐蚀开裂裂纹扩展速率数据库。建立了适用于该环境下裂纹扩展速率预测的人工神经网络模型,并使用实验数据对其训练。结果表明,人工神经网络能够有效地预测多种不同变量对裂纹扩展速率的影响。基于神经网络的训练结果,对环境耦合致裂模型进行改进,使其能够预测敏化度对裂纹扩展速率的影响。环境耦合致裂模型和人工神经网络模型的预测结果吻合良好。通过对影响变量进行敏感性分析,得出沸水堆环境中304不锈钢的应力腐蚀开裂主要是一种电化学现象,同时机械参数和材料微观结构对其也有重要影响。建立了压水堆环境中alloy 600沿晶应力腐蚀开裂裂纹扩展速率的数据库。建立相应的人工神经网络模型并使用实验数据对其训练。结果表明,人工神经网络模型较好的预测了各个影响变量对裂纹扩展速率的影响作用。对环境耦合致裂模型进行扩展,并将其应用于压水堆环境中alloy 600的应力腐蚀开裂预测。预测结果很好的解释了应力强度因子、温度和屈服强度等对裂纹扩展速率的影响。使用fuzzy curve方法对alloy 600的数据分析得出,压水堆环境下alloy 600的沿晶应力腐蚀开裂机械参数作用明显,而电化学参数和微观结构的影响次之。使用环境耦合致裂模型分析了沸水堆环境中304不锈钢沿晶应力腐蚀过程中影响变量的随机误差对裂纹扩展速率分布的影响。结果表明,只有腐蚀电位的随机误差能够改变裂纹扩展速率分布的形式,而当所有的影响变量服从正态分布时,相应的裂纹扩展速率的分布也服从正态分布。