近年來(lái),因電子加速器技術(shù)在工農(nóng)業(yè)和醫(yī)療領(lǐng)域的重要作用,其發(fā)展迅速并創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)利益和社會(huì)效益。其中輻射屏蔽安全設(shè)計(jì)是加速器設(shè)計(jì)中的一個(gè)關(guān)鍵部分。加速器輻射屏蔽設(shè)計(jì)的安全合理,需要在保證劑量符合國(guó)家規(guī)定的條件下尋找符合體積小、重量輕、價(jià)格低、環(huán)境友好等要求的屏蔽方案,這是一個(gè)復(fù)雜的工程優(yōu)化問(wèn)題。傳統(tǒng)輻射屏蔽設(shè)計(jì)方案通�；谑止さ驮O(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)而開(kāi)展,因而會(huì)出現(xiàn)不確定性因素增加、設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)等問(wèn)題,最終導(dǎo)致輻射屏蔽設(shè)計(jì)非最優(yōu)方案,這種設(shè)計(jì)方法已無(wú)法滿(mǎn)足加速器精確設(shè)計(jì)的要求。因此,利用現(xiàn)代多目標(biāo)優(yōu)化理論及方法解決屏蔽系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)難題,已成為精確屏蔽設(shè)計(jì)的迫切需求。發(fā)展適用于安全輕量目標(biāo)下,加速器屏蔽設(shè)計(jì)的多維度、多參數(shù)和多目標(biāo)綜合屏蔽設(shè)計(jì)高效智能優(yōu)化算法對(duì)于加速器合理的輻射防護(hù)設(shè)計(jì)和工作人員的安全以及推進(jìn)工業(yè)電子加速器的發(fā)展都具有非常重要的意義。本研究以無(wú)損檢測(cè)加速器為研究對(duì)象,利用加速器的工程CAD模型和蒙特卡羅軟件對(duì)加速器進(jìn)行精確建模和模擬計(jì)算,并以此作為多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。然后將GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與NSGA-Ⅱ多目標(biāo)遺傳算法有機(jī)結(jié)合,建立了加速器屏蔽設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化方法。最后利用M... 

【文章來(lái)源】：蘇州大學(xué)江蘇省211工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２無(wú)損檢測(cè)加速器的二維和三維蒙特卡羅模型??－－

第二章?無(wú)損檢測(cè)加速器輻射防護(hù)屏蔽設(shè)計(jì)及多［ｊ標(biāo)優(yōu)化研宂??圖２．３的周?chē)鷦┝糠植紙D清楚的顯示了加速器各個(gè)區(qū)域的輻射劑量水平，從??圖中可以明顯的看出在加速器中心軸線(xiàn)９０°和１８０°方向的劑量較高，除此之外還??有其他個(gè)別位置也存在著劑量相對(duì)較高的部分。為了更加詳細(xì)地驗(yàn)證此加速器的??結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，本文根據(jù)現(xiàn)行國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)ＧＢ／Ｔ?２０１２９－２０１５《無(wú)損檢測(cè)用電子直線(xiàn)加速??器》［３９］對(duì)加速器防護(hù)性能至關(guān)重要的指標(biāo)進(jìn)行了模擬計(jì)算，包括Ｘ射線(xiàn)束空氣比??釋動(dòng)能率、徑向均勻度、徑向不對(duì)稱(chēng)度和輻射泄漏量。??（１）Ｘ射線(xiàn)束空氣比釋動(dòng)能率：設(shè)定初始電子能量為６ＭｅＶ，將Ｆ５卡點(diǎn)探測(cè)??器放置于中心軸線(xiàn)上距靶１?ｍ處的位置，利用劑量轉(zhuǎn)換因子ＤＥ／ＤＦ卡將??單個(gè)粒子的注量轉(zhuǎn)換為劑量，單位為ｐＧｙ／ｐａｒｔｉｃｌｅ，然后再乘以束流強(qiáng)度，??換算為Ｇｙ／ｍｉｎ為單位的空氣吸收劑量率Ｄ〇，其中劑量轉(zhuǎn)換因子選自??ＮＩＳＴ（Ｎａｔｉｏｎａｌ?Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ?ｏｆ?Ｓｔａｎｄａｒｄｓ?ａｎｄ?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）物理測(cè)量實(shí)驗(yàn)室中?Ｘ??射線(xiàn)質(zhì)量吸收系數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)［４（）］。??（２）?Ｘ射線(xiàn)束的徑向均勻度：將Ｆ５卡點(diǎn)探測(cè)器放置于距靶１?ｍ處與中心軸線(xiàn)??夾角為７．５。且垂直于中心軸線(xiàn)的圓周面上［３９］，共放置了?４對(duì)對(duì)稱(chēng)檢測(cè)點(diǎn)??（如圖２．４的Ａ?Ａ’、ＢＢ’、ＣＣ’和ＤＤ’），計(jì)算圓周上對(duì)稱(chēng)于中心軸線(xiàn)??上的各點(diǎn)劑量Ｄｉ、Ｄｒ，取其最小值Ｄｌｌｌｉｎ按公式（２．１）進(jìn)行計(jì)算，得出的爪??值為Ｘ射線(xiàn)的徑向均勻度。??ｒｊｎ?＝?１００％?（２．１）??Ｄｏ??Ｉ?Ｉ??ｉ?｜??＾Ｗ，???????入又斤Ｉ??丨＜

Ｐ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｂａｃｋ?Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）是按誤差逆??向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練的多層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它首先由Ｄ．?Ｅ．?Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ等人在１９８６??年提出［４２］。ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可調(diào)參數(shù)多、訓(xùn)練算法多、可操作性??強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、訓(xùn)和測(cè)試，可在不受樣本參數(shù)??變量數(shù)目和維度限制的條件下，自行預(yù)測(cè)輸出誤差最小的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［４３］。??ＢＰ是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中最為常用的是三層ＢＰ網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)??構(gòu)，由輸入層、輸出層及單隱含層組成，如圖３．１所示：???誤差反向傳播???輸入層?隱含層?輸出層??Ｋ二??信息正向傳播??圖３．１?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ?３．１?Ｔｈｒｅｅ－ｌａｙｅｒ?ｔｏｐｏｌｏｇｙ?ｏｆ?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??ＢＰ算法是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。假設(shè)有ｑ個(gè)輸入樣本Ｐ１，Ｐ２，?Ｐ３，…，Ｐｑ，??對(duì)應(yīng)著ｎ個(gè)輸出樣本Ｔ１，?Ｔ２，Ｔ３，…，Ｔｎ，通過(guò)學(xué)習(xí)可使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出Ａ１，??Ａ２，?Ａ３，…，Ａｎ與目標(biāo)輸出Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…，Ｔｎ間的誤差縮小，以此達(dá)到修改??權(quán)值和閾值的目的。ＢＰ算法的學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播組成??［４４］。通過(guò)正向傳播和反向傳播，不斷調(diào)整各層神經(jīng)元的閾值和權(quán)值，循環(huán)往復(fù)直??至誤差信號(hào)減小到目標(biāo)設(shè)定值。其算法流程如圖３．２所示：??１８??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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