發(fā)布時間：2017-07-27 17:16

  本文關(guān)鍵詞：基于CNNs的MCNP幾何模型轉(zhuǎn)換算法研究

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【摘要】：MCNP是一種通用的蒙特卡洛粒子輸運程序,它能用于計算光子、中子、電子、耦合光子、耦合質(zhì)子和耦合電子在復(fù)雜的三維幾何結(jié)構(gòu)體中的輸運過程。并且MCNP還具有計算核臨界系統(tǒng)(即超臨界系統(tǒng)和次臨界系統(tǒng))本征值問題的能力。但是MCNP輸入文件異常復(fù)雜,而且全部由人工手寫輸入,這種方式很容易導(dǎo)致輸入文件出錯,而且隨著幾何結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度的增加這種出錯率也會隨之增加。針對MCNP輸入文件人工輸入易出錯的特點,在計算機(jī)物理研究領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)了很多由計算機(jī)自動生成MCNP輸入文件的研究,其中很大一部分是結(jié)合CAD三維建模軟件來實現(xiàn)MCNP輸入文件的自動轉(zhuǎn)換。在這些研究中均基于復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算來實現(xiàn)從CAD模型到MCNP幾何模型的轉(zhuǎn)換。本文在之前的基于STEP文件的CAD模型到MCNP幾何模型轉(zhuǎn)換算法的基礎(chǔ)上,從STEP文件信息提取和柵元位置關(guān)系判定兩個方面重新對該算法進(jìn)行了設(shè)計,提出了一種新的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的從CAD模型到MCNP幾何模型的轉(zhuǎn)換算法。即通過使用數(shù)字匹配替代字符串匹配的方法重新設(shè)計了STEP文件信息提取算法,同時通過使用多層感知器(MLP),支持向量機(jī)(SVM)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)進(jìn)行CAD圖像分類的方法替代復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算實現(xiàn)柵元之間的位置關(guān)系判定。通過實驗結(jié)果的比較得到作為柵元位置關(guān)系判定的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像大小為60×60時具有最好的分類效果。最終本文采用基于圖像大小為60×60的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型替代復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算來得到柵元之間的位置關(guān)系,減少復(fù)雜數(shù)學(xué)計算的出錯率。此外,STEP文件信息提取部分也獲得了進(jìn)一步的加速效果。本文最后的實驗結(jié)果表明本文算法具有更好的擴(kuò)展性和更好的性能,同時提供了一種新的關(guān)于CAD模型的特征識別方法。為MCNP輸入文件的自動生成提供了一種新的解決方法。
【關(guān)鍵詞】：MCNP STEP文件 模型轉(zhuǎn)換 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TP391.72
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 CAD模型到MCNP模型的轉(zhuǎn)換算法9-11
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在的CAD領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展和應(yīng)用11
• 1.2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11-13
• 1.2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用13-14
• 1.3 研究內(nèi)容及意義14
• 1.4 文章結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 STEP文件到MCNP幾何文件轉(zhuǎn)化算法16-24
• 2.1 STEP文件BREP表示法16-19
• 2.2 CSG表示法與MCNP幾何實體19-21
• 2.2.1 CSG表示法19
• 2.2.2 MCNP幾何實體19-21
• 2.3 STEP文件到MCNP幾何文件轉(zhuǎn)換算法的設(shè)計21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法理論24-32
• 3.1 感知機(jī)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-27
• 3.1.1 感知機(jī)模型24
• 3.1.2 感知器學(xué)習(xí)算法24-25
• 3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-27
• 3.2 支持向量機(jī)27-29
• 3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)路29-31
• 3.3.1 卷積(Convolution)30
• 3.3.2 池化(Pooling)30-31
• 3.3.3 CNNs整體構(gòu)架31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于CNNs的MCNP幾何文件轉(zhuǎn)換算法的實現(xiàn)32-47
• 4.1 STEP文件信息提取32-36
• 4.1.1 MCNP曲面卡中曲面參數(shù)方程33-34
• 4.1.2 STEP文件信息提取算法34-36
• 4.2 柵元位置關(guān)系判斷36-39
• 4.2.1 CAD圖像收集和處理36-37
• 4.2.2 實驗結(jié)果比較與CNNs架構(gòu)37-39
• 4.3 MCNP幾何文件生成39-40
• 4.4 實驗結(jié)果與分析40-46
• 4.4.1 簡單CAD模型的轉(zhuǎn)換40-42
• 4.4.2 組合CAD模型的轉(zhuǎn)換42-43
• 4.4.3 轉(zhuǎn)換算法性能分析43-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 工作總結(jié)47
• 5.2 工作展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 在學(xué)期間的研究成果53-54
• 致謝54

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3 劉勇華;李福q，

本文編號：582510