基于散乱数据插值方法的γ辐射场可视化技术研究

发布时间：2020-06-07 05:53

【摘要】：探究γ辐射场分布及其变化规律对于核设施状态检测以及降低操作人员遭受不必要的照射可能性显得尤为重要。通过模拟计算或实验测量得到的数据均为少量、离散且不规则分布的数据点。利用散乱数据插值方法可以基于少量散乱数据重构得到整个γ辐射场,尤其是Multiquadric方法,因为其形式简单、计算精度高、具有适定性、与维度无关等优势而十分具有应用前景。本文首次将Multiquadric径向基函数散乱数据插值方法应用于γ辐射场的重构,对γ辐射场数据重构及可视化进行了研究。主要内容包括:首先,通过阅读国内外相关文献,对目前应用比较广泛的散乱数据插值方法及其基本原理进行了简述,其中重点介绍了 Multiquadric径向基函数散乱数据插值方法。其次,基于蒙特卡洛方法模拟数据,利用Multiquadric方法对两种对称属性不同的γ辐射场进行了数据重构:对于分布转动对称的γ辐射场,在采样数据点个数相同的条件下,Multiquadric方法得到的重构结果的精度优于数据处理分析软件MATLAB中具有C2连续的Spline方法得到的重构结果的精度;对于分布转动π/2对称的γ辐射场,利用采样数据优化方案后得到结果比优化前的结果的平均相对误差更小。最后,基于实验室测量数据,利用Multiquadric方法对位于无盖不锈钢圆罐内的152Eu点源的γ辐射场进行了数据重构,得到的重构结果与相同条件物理模型的蒙特卡洛方法模拟数据结果相似。综上所述,我们利用Multiquadric径向基函数散乱数据插值方法,基于少量、离散且分布不规则的模拟数据以及实验数据,对具有不同分布对称性的γ辐射场进行了数据重构,发现该方法在重构精度以及效率等方面均有不俗表现,故我们认为Multiquadric径向基函数散乱数据插值方法可以应用于γ辐射场数据重构及可视化过程中。
【图文】：

曲线,网络法,最小模,插值

数Ｃ可以表达为９个权函数与３个顶点函数以及６示：逡逑＋邋Ｗ２Ｆ２邋＋邋Ｗ３Ｆ３邋＋邋ＷｎＴｎ邋＋邋ＷＪＵ邋＋邋Ｗ２３Ｔ２３邋＋邋ＷＪＵ邋＋逦＋邋提出的对插值函数／的所有要求，通过数学方法最ｆ邋＝邋ｃ＋Ａｂｘｂ２ｂ，［ｂｌｂｉ邋Ｎ＇＋ｂ＾邋Ｎ２＋ｂＡ邋＾３－，逦（１＿１０）逡逑ｂ２ｂ３邋＋邋ｂ｝ｂ｝邋＋邋ｂｐ２逡逑）为￡；（／邋＝邋１，２，３）重点的跨界导矢。逡逑春、朱云用同样的思路构造具有Ｃ２连续、５次方精新算法重构结果精度高，但是由于计算复杂所以并（Ｍｉｎｉｍｕｍ邋Ｎｏｒｍ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，邋ＭＮＮ）法［３２】由邋Ｇ．Ｍ．Ｎｉｅｌｓｏｎ邋出具有Ｃ１连续性的插值函数。ＭＮＮ方法总共包含３面采样数据点进行三角剖分：逡逑曲线集合，使三角剖分的边界及边界方向偏导符合二步中的曲线网络集推广到整个定义域，构造出曲

点网络

Ｂ样条曲面在实际被应用的最多，即ｍ邋＝邋？邋＝Ｐ（ｕ，ｖ）邋＝邋［Ｕ］－［Ｎ］－［ｂ］－［Ｎｆ邋－［Ｖ］７逦（１－２１）逡逑３邋－３邋ｒ逡逑＿６邋３邋°邋，其余矩阵与Ｂｅｚ丨ｅｒ曲面相同。３逦０逦０逡逑０邋０邋０逡逑，并且在连接处达到了邋Ｃ２连续。逡逑的差值算法是由Ｄａｖｉｄ邋Ｒ．邋Ｆｏｒｓｅｙ以及Ｒｉｃｈａｒｄ９９５年再次发表文章提出只对误差超过允许上提到的算法还都只对网格上的规则数据点，，Ｌｅｅ等人提出了多层Ｂ样条的散乱数据插数据领域［３６】。逡逑＜１＜爪，０＜３；＜？｜是；９；平面上的一个矩形区凡，ｚｄｌ，其中（＆，＿＞0是矩形区域内一点，这些点进行逼近。如下图所示，假设０为（ｍ＋ｙ逡逑
【学位授予单位】：中国工程物理研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TL752.3

【参考文献】