船用反应堆屏蔽设计优化研究及可视化程序开发
发布时间:2020-10-26 08:06
船用反应堆的屏蔽设计问题直接关系到核能能否安全的用作舰船的动力系统。在屏蔽设计问题中屏蔽计算是十分重要的环节。在屏蔽设计时,传统方法是根据经验提供一系列屏蔽方案,逐一对其进行屏蔽计算,根据所计算的外层剂量与屏蔽层总重量等因素,筛选最优方案。MCNP作为屏蔽计算的常用软件广泛的应用在屏蔽的设计与模拟中,但针对某些复杂模型或模拟较多的粒子数时存在计算时间过长的缺点。同时,MCNP程序输入程序的编写及输出结果的整理较为繁琐,对于初学者不易操作。为了在一定误差范围内提高屏蔽计算的速度与屏蔽设计的效率,并且使用户更便捷直观的使用MCNP软件。同时,结合与核动力设计研究院合作项目需要以及实际问题模型。本文进行的主要工作如下:本文设计并开发了一款针对MCNP输入与输出文件的可视化软件,其中包括主界面、辐射场描述界面、几何材料描述界面、自动计算界面以及输出结果控制界面。通过以上界面用户可根据实际需要构建简易几何模型,设置放射源的种类、能量等参数,填充屏蔽层的材料、设置层厚度,并在软件调用MCNP计算完成后,直接查看结果。本文采用BP神经网络模拟学习MCNP的计算过程,首先使用可视化软件计算适量样本,根据具体问题构建BP神经网络,然后将样本放入网络进行训练,达到误差要求后,仅需给出指定的输入变量即可预测屏蔽计算输出结果。通过本文的研究,实现了BP神经网络模拟学习MCNP的计算过程,研发了MCNP可视化软件,软件后续加入了BP神经网络模拟学习MCNP的计算过程的优化界面,使软件集可视化、计算、优化于一体,极大提高软件的科学性与实用性,为用户在船用反应堆的屏蔽设计过程中提供更多的参考价值。
【学位单位】:南华大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2016
【中图分类】:TL413.31
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 屏蔽结构优化设计方法
1.2.2 BP神经网络研究现状
1.2.3 MCNP可视化软件设计
1.3 研究的主要内容与方法
第2章 屏蔽设计优化与可视化软件设计方法研究
2.1 船用反应堆屏蔽设计因素分析
2.1.1 屏蔽材料的选型原则
2.1.2 屏蔽方法
2.2 BP神经网络方法
2.3 可视化设计方法分析
2.4 屏蔽设计优化软件设计思路
2.4.1 研究的设计思路
2.4.2 BP神经网络优化模型
2.4.3 可视化界面设计与开发思路
2.5 本章小结
第3章 屏蔽计算可视化软件开发
3.1 软件开发平台
3.1.1 GUI基本概念
3.1.2 GUI层次结构
3.1.3 利用GUIDE创建GUI
3.2 可视化软件输入界面设计
3.2.1 主界面
3.2.2 数据模块界面
3.2.3 几何与材料模块界面
3.3 可视化软件输出界面
3.4 可视化软件的应用
3.5 本章小结
第4章 基于BP神经网络方法的屏蔽计算优化研究
4.1 BP神经网络优化方法
4.2 屏蔽结构模型的建立与样本计算方法
4.3 以屏蔽层厚度为变量的优化
4.3.1 优化研究目的
4.3.2 优化模型
4.3.3 优化过程及结果
4.4 以屏蔽层厚度与材料种类为变量的优化
4.4.1 优化研究目的
4.4.2 优化模型
4.4.3 优化过程及结果
4.5 BP神经网络屏蔽计算优化实例
4.6 BP神经网络模型优化方法
4.7 本章小结
第5章 总结
5.1 本文总结
5.2 展望未来
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
致谢
【相似文献】
本文编号:2856741
【学位单位】:南华大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2016
【中图分类】:TL413.31
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 屏蔽结构优化设计方法
1.2.2 BP神经网络研究现状
1.2.3 MCNP可视化软件设计
1.3 研究的主要内容与方法
第2章 屏蔽设计优化与可视化软件设计方法研究
2.1 船用反应堆屏蔽设计因素分析
2.1.1 屏蔽材料的选型原则
2.1.2 屏蔽方法
2.2 BP神经网络方法
2.3 可视化设计方法分析
2.4 屏蔽设计优化软件设计思路
2.4.1 研究的设计思路
2.4.2 BP神经网络优化模型
2.4.3 可视化界面设计与开发思路
2.5 本章小结
第3章 屏蔽计算可视化软件开发
3.1 软件开发平台
3.1.1 GUI基本概念
3.1.2 GUI层次结构
3.1.3 利用GUIDE创建GUI
3.2 可视化软件输入界面设计
3.2.1 主界面
3.2.2 数据模块界面
3.2.3 几何与材料模块界面
3.3 可视化软件输出界面
3.4 可视化软件的应用
3.5 本章小结
第4章 基于BP神经网络方法的屏蔽计算优化研究
4.1 BP神经网络优化方法
4.2 屏蔽结构模型的建立与样本计算方法
4.3 以屏蔽层厚度为变量的优化
4.3.1 优化研究目的
4.3.2 优化模型
4.3.3 优化过程及结果
4.4 以屏蔽层厚度与材料种类为变量的优化
4.4.1 优化研究目的
4.4.2 优化模型
4.4.3 优化过程及结果
4.5 BP神经网络屏蔽计算优化实例
4.6 BP神经网络模型优化方法
4.7 本章小结
第5章 总结
5.1 本文总结
5.2 展望未来
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
致谢
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