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一种用于船用反应堆屏蔽结构优化的方法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Study on Optimization of Shielding Structure in Marine Reactor
作者:
宋英明;赵云彪;李鑫祥;王珂;张泽寰;...
作者机构:
南华大学核科学技术学院, 湖南, 衡阳, 421001
北京大学物理学院重离子物理研究所, 北京, 100871
[宋英明; 李鑫祥; 王珂; 张泽寰; 罗文; 朱志超] 南华大学核科学技术学院, 湖南, 衡阳, 421001
[赵云彪] 北京大学物理学院重离子物理研究所, 北京, 100871
语种:
中文
关键词:
船用反应堆;屏蔽结构优化;神经网络;遗传算法
关键词(英文):
Marine reactor;Shielding structure optimization;Neural network;Genetic algorithm
期刊:
核科学与工程
ISSN:
0258-0918
年:
2017
卷:
37
期:
3
页码:
355-361
基金类别:
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20134324120003); 湖南省教育厅重点项目基金资助项目(No.14A120);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
核科学技术学院
摘要:
本文研究了一种基于神经网络和遗传算法的船用反应堆屏蔽优化方法,并开发了可视化操作界面。给出船用反应堆四层屏蔽结构模型,将蒙特卡罗方法计算的归一化中子透射率与训练后的神经网络预测值进行对比,验证了神经网络方法预测的准确性。通过将神经网络预测结果作为遗传算法适应度函数的参数进行约束寻优,能够快速找到船用反应堆模型最佳的屏蔽结构参数,大幅度提高了反应堆屏蔽结构优化计算效率。
摘要(英文):
An optimization method of shielding structure in marine reactor based on neural networks and genetic algorithms is studied in this paper,and developed a visual interface based on the optimization method. First a model of four shielding structure in marine reactor is given. The forecasting accuracy of neural network is verified by comparison of normalized neutron transmittance in different thickness between neural network''s forecasting and Monte Carlo calculation. Neural network''s predictive result is considered as the fitness function of genetic algorithm to find the best shielding parameter...

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