為解決基于蒙特卡羅方法的傳統(tǒng)屏蔽優(yōu)化方法效率低、可應(yīng)用性差的缺點(diǎn),本文基于精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)和小批量隨機(jī)梯度下降法(MBGD)對反應(yīng)堆屏蔽優(yōu)化方法進(jìn)行了研究,同時(shí)改進(jìn)了遺傳算法自適應(yīng)變異率算子以增強(qiáng)遺傳算法的全局尋優(yōu)能力,提出了反應(yīng)堆屏蔽多目標(biāo)優(yōu)化方法。構(gòu)建反應(yīng)堆二次屏蔽多目標(biāo)優(yōu)化模型,將蒙特卡羅方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法輸出的屏蔽后歸一化中子透射率進(jìn)行對比,驗(yàn)證了MBGD的準(zhǔn)確性。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與NSGA-Ⅱ的耦合對屏蔽參數(shù)進(jìn)行約束尋優(yōu),能夠快速找到屏蔽設(shè)計(jì)模型的Pareto前沿,可實(shí)際應(yīng)用于反應(yīng)堆輻射屏蔽多目標(biāo)優(yōu)化工程設(shè)計(jì)。

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本文編號：3863246