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反应堆辐射屏蔽多目标优化方法研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research of Multi-Objective Optimization Method of Nuclear Reactor Radiation Shielding
作者:
张泽寰;宋英明;卢川;唐松乾;肖锋;...
通讯作者:
Song, Yingming(songyingming@tsinghua.org.cn)
作者机构:
[张泽寰; 宋英明; 毛婕] School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang
Hunan
421001, China
[卢川; 唐松乾; 肖锋; 吕焕文; 杨俊云] Science and Technology on Reactor System Design Technology Laboratory, Nuclear Power Institute of China, Chengdu
610213, China
语种:
中文
关键词:
辐射屏蔽;多目标优化;小批量随机梯度下降法(MBGD);非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)
关键词(英文):
Genetic algorithms;Global optimization;Gradient methods;Monte Carlo methods;Multiobjective optimization;Neural networks;Nuclear reactors;Shielding;Adaptive mutation;Elitist strategies;Engineering design;Multi-objective optimization models;Neural network predictions;Non- dominated sorting genetic algorithms;Optimization ability;Shielding optimizations;Reactor shielding
期刊:
核动力工程
ISSN:
0258-0926
年:
2020
卷:
41
期:
5
页码:
178-184
基金类别:
国家自然科学基金青年基金(11905213)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
核科学技术学院
摘要:
为解决基于蒙特卡罗方法的传统屏蔽优化方法效率低、可应用性差的缺点,本文基于精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和小批量随机梯度下降法(MBGD)对反应堆屏蔽优化方法进行了研究,同时改进了遗传算法自适应变异率算子以增强遗传算法的全局寻优能力,提出了反应堆屏蔽多目标优化方法。构建反应堆二次屏蔽多目标优化模型,将蒙特卡罗方法与神经网络预测方法输出的屏蔽后归一化中子透射率进行对比,验证了MBGD的准确性。通过神经网络与NSGA-Ⅱ的耦合对屏蔽参数进行约束寻优,能够快速找到屏蔽设计模型的Pareto前沿,可实际应用于反应堆辐射屏蔽多目标优化工程设计。
摘要(英文):
To overcome the disadvantages in the efficiency and applicability of the traditional shielding optimization method based on the Monte Carlo method, in this paper, we studied the reactor radiation shielding optimization method by the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) based on the elitist strategy and the mini-batch gradient descent (MBGD), and improved the adaptive mutation rate operator of the genetic algorithm to enhance the global optimization ability of the genetic algorithm. A multi-objective optimization model of the reacto...

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