核事故應(yīng)急響應(yīng)支持系統(tǒng)中，核素的大氣擴(kuò)散模擬是很關(guān)鍵的一個組件，通過該模塊對核素的擴(kuò)散過程進(jìn)行預(yù)測，能為指導(dǎo)公眾疏散和躲避提供信息，以減少公眾安全和財產(chǎn)損失，也為核事故后果評價提供了技術(shù)依據(jù)。核素擴(kuò)散模型需要輸入源項(xiàng)信息和氣象信息，而事故情況下，這些信息并不容易準(zhǔn)確獲得，所以發(fā)展出了利用實(shí)際觀測數(shù)據(jù)估計(jì)源項(xiàng)和擴(kuò)散參數(shù)的源項(xiàng)反演技術(shù)。源項(xiàng)反演問題通常能夠轉(zhuǎn)化為求解擴(kuò)散參數(shù)和源項(xiàng)信息，以使得計(jì)算值和觀測值差距最小的最優(yōu)化問題。針對這類非線性化程度高，參數(shù)眾多，存在很多局部最優(yōu)解的最優(yōu)化問題，遺傳算法具有很好的適用性。針對遺傳算法在核素擴(kuò)散源項(xiàng)反演中的應(yīng)用，本文做了如下工作：1.實(shí)現(xiàn)一個基于拉格朗日煙團(tuán)模型的核素擴(kuò)散計(jì)算庫-pysjtupuf。2.研究遺傳算法運(yùn)行機(jī)理，調(diào)研國內(nèi)外對遺傳算法應(yīng)用于源項(xiàng)反演技術(shù)的研究現(xiàn)狀�？偨Y(jié)現(xiàn)有研究中常用的方法和不足。3.采用數(shù)值模擬方法研究使用遺傳算法進(jìn)行擴(kuò)散系數(shù)修正時，適應(yīng)度函數(shù)的影響。結(jié)果顯示為提高反演準(zhǔn)確性，應(yīng)在適應(yīng)度函數(shù)中考慮觀測站誤差的影響，觀測誤差越大的數(shù)據(jù)在適應(yīng)度函數(shù)中應(yīng)給予更小的權(quán)重。4.將Kincaid實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為pysjtupuf適用的... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

–1拉格朗日煙團(tuán)模型示意圖

“優(yōu)勝劣汰”的判定準(zhǔn)則。3.1.2 計(jì)算流程遺傳算法的計(jì)算流程可用圖3–1表示：1. 設(shè)定種群大小，停止準(zhǔn)則，交配率，突變率等關(guān)鍵參數(shù)。2. 生成初始種群，即按照設(shè)定的種群大小，隨機(jī)產(chǎn)生進(jìn)化第一代中的候選解。3. 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算當(dāng)前種群中每個個體的適應(yīng)度值，按照升序?qū)@些個體進(jìn)行排序，判斷種群是否達(dá)到停止準(zhǔn)則，若是則輸出最優(yōu)結(jié)果，退出— 20 —

在該文獻(xiàn)中，作者使用了理想數(shù)值實(shí)驗(yàn)的方法，先預(yù)設(shè)擴(kuò)散模型參數(shù)進(jìn)行，使用擴(kuò)散模型計(jì)算獲得“觀測”結(jié)果，然后將生成的觀測結(jié)果用于進(jìn)行源項(xiàng)和風(fēng)向的反演，將反演的結(jié)果與預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較。圖3–2是文獻(xiàn)中一次算例的示意圖，這里設(shè)置了恒定為 的風(fēng)場和 × 共 16 個間隔為 的觀測點(diǎn)，釋放強(qiáng)度恒定為 1，釋放源位于觀測點(diǎn)陣列中心。結(jié)果顯示，在加入的觀測誤差不超過信號本身的量級，觀測點(diǎn)數(shù)目在 ×以上時該方法能有效地反演出預(yù)設(shè)的源項(xiàng)和風(fēng)向信息，而且隨著觀測點(diǎn)的增加，反演的精度得到了提高。值得注意的是，該項(xiàng)研究中，為了減少計(jì)算量，采用了計(jì)算方面更為簡單的高斯煙羽模型，且對數(shù)值模擬的條件做了很多簡化假設(shè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混合遺傳算法在核事故源項(xiàng)反演中的應(yīng)用[J]. 寧莎莎,蒯琳萍.  原子能科學(xué)技術(shù). 2012(S1)
[2]我國核應(yīng)急決策支持系統(tǒng)研究開發(fā)的現(xiàn)狀與展望[J]. 曲靜原,曹建主,劉磊,薛大知,奚樹人.  原子能科學(xué)技術(shù). 2001(03)



本文編號：2953990