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基于智能决策支持系统的空间堆辐射屏蔽优化
文献摘要：
由于运载重量和成本的限制,空间核动力系统的质量是一个关键参数.辐射屏蔽系统是空间核动力系统自重的主要贡献之一.因此,有必要研究空间核动力系统质量最小化的屏蔽优化问题.为了实现空间堆辐射屏蔽快速设计与智能优化,基于精英策略的快速非支配遗传算法(Non Dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法相结合的智能优化方法,对Topaz-II空间堆辐射屏蔽进行优化,将屏蔽层的总质量与剂量率作为优化目标,得到辐射屏蔽方案Pareto最优解集.同时,为了实现屏蔽方案自动化选择,将NSGA-II得到的Pareto解集作为BP神经网络算法的数据库对数据进行分析学习,建立屏蔽方案智能决策支持系统.该系统可根据工程实际需求,设置基础理论模型,获得满足工程需求的空间堆屏蔽方案.最后利用Topaz-II空间堆模型对本文方法开展了数值验证研究,证明了本文方法的正确性与可行性,可为空间堆辐射屏蔽优化提供理论与技术支撑.
文献关键词：
智能决策;遗传算法;BP神经网络;屏蔽优化
中图分类号：
作者姓名：
贺灿;邱小平;孙征;邵静;陈珍平;赵鹏程
作者机构：
南华大学核科学技术学院 衡阳 421001;中国原子能科学研究院 北京 102413
文献出处：
引用格式：
[1]贺灿;邱小平;孙征;邵静;陈珍平;赵鹏程-.基于智能决策支持系统的空间堆辐射屏蔽优化)[J].核技术,2022(05):65-75
A类：
屏蔽优化,Dominated,Topaz
B类：
智能决策支持系统,空间堆,辐射屏蔽,运载,载重量,空间核动力,动力系统,自重,研究空间,系统质,优化问题,快速设计,精英策略,快速非支配遗传算法,Non,Sorting,Genetic,Algorithm,II,NSGA,反向传播,Back,Propagation,神经网络算法,智能优化方法,屏蔽层,剂量率,优化目标,Pareto,最优解集,工程实际,工程需求,数值验证,可为空间,理论与技术
AB值：
0.293763
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