發(fā)布時(shí)間：2022-01-08 12:32

　　為提高反應(yīng)堆輻射屏蔽結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)效率與設(shè)計(jì)性能,減少傳統(tǒng)輻射屏蔽設(shè)計(jì)方法的主觀經(jīng)驗(yàn)影響。本文基于非支配排序遺傳算法對(duì)反應(yīng)堆屏蔽結(jié)構(gòu)開(kāi)展多目標(biāo)優(yōu)化方法研究,并開(kāi)發(fā)了反應(yīng)堆輻射屏蔽多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算分析程序;利用典型反應(yīng)堆輻射屏蔽結(jié)構(gòu)模型對(duì)此優(yōu)化方法和計(jì)算程序開(kāi)展了初步驗(yàn)證。結(jié)果表明,非支配遺傳算法可正確有效地用于輻射屏蔽結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),優(yōu)化效果顯著。 

【文章來(lái)源】：核動(dòng)力工程. 2020,41(01)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

屏蔽結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略Fig.3OptimizationProcessforShieldingStructure

MCNP軟件[10]。由于反應(yīng)堆輻射屏蔽計(jì)算是一個(gè)典型的深穿透問(wèn)題，為了保持優(yōu)化過(guò)程具有較高的尋優(yōu)效率和計(jì)算精度，本文采用多核并行、減方差技巧以及多群輸運(yùn)等手段進(jìn)行蒙特卡羅輸運(yùn)計(jì)算，進(jìn)而提高M(jìn)CNP輻射屏蔽計(jì)算效率。3數(shù)值驗(yàn)證3.1簡(jiǎn)化輻射屏蔽模型為了驗(yàn)證本文方法及程序的初步可行性，首先自定義一個(gè)幾何結(jié)構(gòu)和材料布置均較為簡(jiǎn)化的屏蔽結(jié)構(gòu)模型。假設(shè)堆芯半徑為20cm、高40cm，帶有4層屏蔽層。屏蔽材料由內(nèi)到外依次為水、不銹鋼SS304、單質(zhì)鉛、聚乙烯。屏蔽層結(jié)構(gòu)如圖4所示。利用多目標(biāo)優(yōu)化程序進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化分析，分別給出初始第一代25個(gè)方案的目標(biāo)函數(shù)分布及最后一代25個(gè)方案目標(biāo)函數(shù)分布（圖5）。從圖5分析可知，對(duì)于方案的目標(biāo)函數(shù)值，經(jīng)優(yōu)化后的最后一代Pareto前沿（較優(yōu)方案）較初代方案分布收斂明顯，優(yōu)化效果顯著，初步證明了本文方法及程序的正確性及優(yōu)化的可行性。3.2薩瓦拉反應(yīng)堆屏蔽模型為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法及程序的可行性，以薩瓦娜破冰船壓水堆核動(dòng)力裝置[11-12]作為屏蔽結(jié)圖4簡(jiǎn)化反應(yīng)堆屏蔽結(jié)構(gòu)圖Fig.4SimplifiedReactorShieldingStructurea初代分布b最后一代分布圖5簡(jiǎn)化反應(yīng)堆初末代個(gè)體解分布Fig.5PrimaryandFinalGenerationModelsofSimplifiedReactor注：圓圈為初始個(gè)體解

化分析，分別給出初始第一代25個(gè)方案的目標(biāo)函數(shù)分布及最后一代25個(gè)方案目標(biāo)函數(shù)分布（圖5）。從圖5分析可知，對(duì)于方案的目標(biāo)函數(shù)值，經(jīng)優(yōu)化后的最后一代Pareto前沿（較優(yōu)方案）較初代方案分布收斂明顯，優(yōu)化效果顯著，初步證明了本文方法及程序的正確性及優(yōu)化的可行性。3.2薩瓦拉反應(yīng)堆屏蔽模型為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法及程序的可行性，以薩瓦娜破冰船壓水堆核動(dòng)力裝置[11-12]作為屏蔽結(jié)圖4簡(jiǎn)化反應(yīng)堆屏蔽結(jié)構(gòu)圖Fig.4SimplifiedReactorShieldingStructurea初代分布b最后一代分布圖5簡(jiǎn)化反應(yīng)堆初末代個(gè)體解分布Fig.5PrimaryandFinalGenerationModelsofSimplifiedReactor注：圓圈為初始個(gè)體解

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法的核反應(yīng)堆輻射屏蔽優(yōu)化方法研究[J]. 應(yīng)棟川,肖鋒,張宏越,呂煥文,譚怡,劉嘉嘉,景福庭,唐松乾.  核動(dòng)力工程. 2016(04)
[2]混合精英策略的元胞多目標(biāo)遺傳算法及其應(yīng)用[J]. 王福才,周魯蘋.  電子學(xué)報(bào). 2016(03)
[3]遺傳算法綜述[J]. 金玲,劉曉麗,李鵬飛,王妍.  科學(xué)中國(guó)人. 2015(27)

博士論文
[1]基于遺傳算法的多目標(biāo)智能輻射屏蔽方法研究[D]. 楊壽海.華北電力大學(xué) 2012

碩士論文
[1]多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究[D]. 李凱.華東交通大學(xué) 2011
[2]基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法及應(yīng)用研究[D]. 劉楠楠.南京航空航天大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3576564