基于非支配排序遗传算法的辐射屏蔽多目标优化方法研究

发布时间：2022-01-08 12:32

　　为提高反应堆辐射屏蔽结构设计效率与设计性能,减少传统辐射屏蔽设计方法的主观经验影响。本文基于非支配排序遗传算法对反应堆屏蔽结构开展多目标优化方法研究,并开发了反应堆辐射屏蔽多目标优化计算分析程序;利用典型反应堆辐射屏蔽结构模型对此优化方法和计算程序开展了初步验证。结果表明,非支配遗传算法可正确有效地用于辐射屏蔽结构的设计,优化效果显著。 

【文章来源】：核动力工程. 2020,41(01)北大核心EICSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

屏蔽结构优化策略Fig.3OptimizationProcessforShieldingStructure

MCNP软件[10]。由于反应堆辐射屏蔽计算是一个典型的深穿透问题，为了保持优化过程具有较高的寻优效率和计算精度，本文采用多核并行、减方差技巧以及多群输运等手段进行蒙特卡罗输运计算，进而提高MCNP辐射屏蔽计算效率。3数值验证3.1简化辐射屏蔽模型为了验证本文方法及程序的初步可行性，首先自定义一个几何结构和材料布置均较为简化的屏蔽结构模型。假设堆芯半径为20cm、高40cm，带有4层屏蔽层。屏蔽材料由内到外依次为水、不锈钢SS304、单质铅、聚乙烯。屏蔽层结构如图4所示。利用多目标优化程序进行多目标优化分析，分别给出初始第一代25个方案的目标函数分布及最后一代25个方案目标函数分布（图5）。从图5分析可知，对于方案的目标函数值，经优化后的最后一代Pareto前沿（较优方案）较初代方案分布收敛明显，优化效果显著，初步证明了本文方法及程序的正确性及优化的可行性。3.2萨瓦拉反应堆屏蔽模型为进一步验证本文方法及程序的可行性，以萨瓦娜破冰船压水堆核动力装置[11-12]作为屏蔽结图4简化反应堆屏蔽结构图Fig.4SimplifiedReactorShieldingStructurea初代分布b最后一代分布图5简化反应堆初末代个体解分布Fig.5PrimaryandFinalGenerationModelsofSimplifiedReactor注：圆圈为初始个体解

化分析，分别给出初始第一代25个方案的目标函数分布及最后一代25个方案目标函数分布（图5）。从图5分析可知，对于方案的目标函数值，经优化后的最后一代Pareto前沿（较优方案）较初代方案分布收敛明显，优化效果显著，初步证明了本文方法及程序的正确性及优化的可行性。3.2萨瓦拉反应堆屏蔽模型为进一步验证本文方法及程序的可行性，以萨瓦娜破冰船压水堆核动力装置[11-12]作为屏蔽结图4简化反应堆屏蔽结构图Fig.4SimplifiedReactorShieldingStructurea初代分布b最后一代分布图5简化反应堆初末代个体解分布Fig.5PrimaryandFinalGenerationModelsofSimplifiedReactor注：圆圈为初始个体解

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的核反应堆辐射屏蔽优化方法研究[J]. 应栋川,肖锋,张宏越,吕焕文,谭怡,刘嘉嘉,景福庭,唐松乾.  核动力工程. 2016(04)
[2]混合精英策略的元胞多目标遗传算法及其应用[J]. 王福才,周鲁苹.  电子学报. 2016(03)
[3]遗传算法综述[J]. 金玲,刘晓丽,李鹏飞,王妍.  科学中国人. 2015(27)

博士论文
[1]基于遗传算法的多目标智能辐射屏蔽方法研究[D]. 杨寿海.华北电力大学 2012

硕士论文
[1]多目标进化算法的研究[D]. 李凯.华东交通大学 2011
[2]基于进化算法的多目标优化算法及应用研究[D]. 刘楠楠.南京航空航天大学 2010



本文编号：3576564