基于CNNs的MCNP几何模型转换算法研究

发布时间：2017-07-27 17:16

  本文关键词：基于CNNs的MCNP几何模型转换算法研究

  更多相关文章： MCNP STEP文件 模型转换 卷积神经网络

【摘要】：MCNP是一种通用的蒙特卡洛粒子输运程序,它能用于计算光子、中子、电子、耦合光子、耦合质子和耦合电子在复杂的三维几何结构体中的输运过程。并且MCNP还具有计算核临界系统(即超临界系统和次临界系统)本征值问题的能力。但是MCNP输入文件异常复杂,而且全部由人工手写输入,这种方式很容易导致输入文件出错,而且随着几何结构的复杂度的增加这种出错率也会随之增加。针对MCNP输入文件人工输入易出错的特点,在计算机物理研究领域内出现了很多由计算机自动生成MCNP输入文件的研究,其中很大一部分是结合CAD三维建模软件来实现MCNP输入文件的自动转换。在这些研究中均基于复杂的数学计算来实现从CAD模型到MCNP几何模型的转换。本文在之前的基于STEP文件的CAD模型到MCNP几何模型转换算法的基础上,从STEP文件信息提取和栅元位置关系判定两个方面重新对该算法进行了设计,提出了一种新的基于卷积神经网络的从CAD模型到MCNP几何模型的转换算法。即通过使用数字匹配替代字符串匹配的方法重新设计了STEP文件信息提取算法,同时通过使用多层感知器(MLP),支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNNs)进行CAD图像分类的方法替代复杂的数学计算实现栅元之间的位置关系判定。通过实验结果的比较得到作为栅元位置关系判定的卷积神经网络在图像大小为60×60时具有最好的分类效果。最终本文采用基于图像大小为60×60的卷积神经网络模型替代复杂的数学计算来得到栅元之间的位置关系,减少复杂数学计算的出错率。此外,STEP文件信息提取部分也获得了进一步的加速效果。本文最后的实验结果表明本文算法具有更好的扩展性和更好的性能,同时提供了一种新的关于CAD模型的特征识别方法。为MCNP输入文件的自动生成提供了一种新的解决方法。
【关键词】：MCNP STEP文件 模型转换 卷积神经网络
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;TP391.72
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 国内外发展现状9-14
• 1.2.1 CAD模型到MCNP模型的转换算法9-11
• 1.2.2 神经网络算法在的CAD领域内的发展和应用11
• 1.2.3 深度神经网络11-13
• 1.2.4 卷积神经网络的研究和应用13-14
• 1.3 研究内容及意义14
• 1.4 文章结构14-16
• 第二章 STEP文件到MCNP几何文件转化算法16-24
• 2.1 STEP文件BREP表示法16-19
• 2.2 CSG表示法与MCNP几何实体19-21
• 2.2.1 CSG表示法19
• 2.2.2 MCNP几何实体19-21
• 2.3 STEP文件到MCNP几何文件转换算法的设计21-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 神经网络及其算法理论24-32
• 3.1 感知机与BP神经网络24-27
• 3.1.1 感知机模型24
• 3.1.2 感知器学习算法24-25
• 3.1.3 BP神经网络25-27
• 3.2 支持向量机27-29
• 3.3 卷积神经网路29-31
• 3.3.1 卷积(Convolution)30
• 3.3.2 池化(Pooling)30-31
• 3.3.3 CNNs整体构架31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 基于CNNs的MCNP几何文件转换算法的实现32-47
• 4.1 STEP文件信息提取32-36
• 4.1.1 MCNP曲面卡中曲面参数方程33-34
• 4.1.2 STEP文件信息提取算法34-36
• 4.2 栅元位置关系判断36-39
• 4.2.1 CAD图像收集和处理36-37
• 4.2.2 实验结果比较与CNNs架构37-39
• 4.3 MCNP几何文件生成39-40
• 4.4 实验结果与分析40-46
• 4.4.1 简单CAD模型的转换40-42
• 4.4.2 组合CAD模型的转换42-43
• 4.4.3 转换算法性能分析43-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 总结与展望47-49
• 5.1 工作总结47
• 5.2 工作展望47-49
• 参考文献49-53
• 在学期间的研究成果53-54
• 致谢54

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本文编号：582510