一、遗传算法在压水堆核电厂低泄漏换料堆芯装载方案优化中的应用（论文文献综述）
李湛,周旭华,丁铭,黄杰[1]（2021）在《比值法下基于不同选择策略的遗传算法换料优化比较分析》文中研究说明遗传算法是一种应用于反应堆换料优化问题的经典算法,该算法的一个重要组成部分为选择策略。在目前的文献中,选择策略常直接选轮盘赌选择法或随机竞争选择法,缺乏对不同选择策略的比较与分析。为得到寻优能力最强的选择策略,本研究以钍基柱状高温气冷堆1/6堆芯为例,以比值法构造适应度函数,利用DRAGON程序进行堆芯物理计算,结合精英保留策略,对轮盘赌选择法、随机竞争选择法、均匀排序法、指数排序法和确定式选择法5种选择策略的寻优能力进行了比较分析。分析结果表明,在这5种选择策略中,指数排序法的寻优能力最强,是最适合求解换料优化问题的选择策略。
郭建,秦玉龙,王丽华,杨庆湘[2]（2021）在《用于堆芯装载方案优化的遗传算法算子设计》文中研究表明为研究与堆芯装载方案优化问题相适应的编码与算子,改善遗传算法的优化效果,在对堆芯装载方案中燃料组件布置和调整方式深入分析的基础上,设计了一种随机子路径交叉算子和一种随机子路径变异算子,并对比分析了设计算子与组合优化中常用的11种交叉算子和6种变异算子的优化效果。为与设计算子相匹配,并使编码满足完备性和拉马克性质,使用分段整数编码表示堆芯装载方案,提出了一种遗传算法新个体的产生策略,即将多个交叉算子用于染色体的不同片段,从而产生新个体,可确保解的合法性。开发了基于MPI并行的遗传算法,研究了不同算子组合在旅行商问题和堆芯装载方案优化问题中的优化效果,分析了不同算子的交叉概率和变异概率等参数。计算结果表明,设计的随机子路径交叉算子和随机子路径变异算子在旅行商问题和堆芯装载方案优化问题中均获得了良好的优化效果。
韦子豪,王端,王东东,潘翠杰[3]（2020）在《神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用》文中进行了进一步梳理基于大规模数据的训练,神经网络模型能迅速准确预测堆芯的有效增殖因数(keff)、组件功率峰因子（Rad）和棒功率峰因子（FΔH）,并以这3个参数作为衡量换料方式优劣的标准,构造改进的遗传算法从大量堆芯燃料方案中迅速搜索出最优排布方案,解决了在大量堆芯换料方案中选择最优方案费时的问题。堆芯装载方式建模时,设计二进制向量作为输入参数,有效减少了网络复杂度、提高了预测精度;最优方案搜索时,具有独特交叉算子、选择算子的遗传算法保证了搜索结果在可行域内,并提高了搜索效率。理论分析和数值实验结果表明,包含1个隐藏层的单隐层自适应BP网络可很好预测keff数据,包含3个隐藏层的自适应BP神经网络可较好地预测Rad和FΔH数据,再运用遗传算法快速搜索出了较理想的换料方案,为人工智能算法在核工业中的进一步深入应用提供参考。
丁辉[4]（2019）在《基于混合差分进化的智能核设计方法研究》文中研究指明反应堆核设计优化是核工程设计中的重要内容,对提高核电站的经济性和安全性至关重要。由于涉及变量众多并存在诸多约束,使得核设计优化过程十分繁琐复杂。目前基于人工智能的优化方法已在核设计优化领域应用较为广泛,但存在收敛性不足、受参数影响大的问题,导致优化结果有时反不如人工优化。本文基于中子输运设计与安全评价软件系统SuperMC“超级蒙卡”,开展了智能核设计方法研究,主要研究内容和创新概括如下:（1）发展了混合差分进化的核设计优化方法。核设计优化中变量类型包含连续型与离散型。差分进化算法（Differential Evolution,DE）设计为处理连续空间优化问题,难以处理其中离散变量的优化。本文基于DE算法发展了混合差分进化的核设计优化方法（HTDE）。HTDE中对离散变量编码方式进行了设计,发展并增加了相应的变异与交叉策略,实现了混合变量问题的优化。为了进一步提高算法的性能,提出了一种新的自适应交叉概率,并采用了反向学习方法。在连续、离散优化测试及PWR堆芯装载优化性能测试例题中,HTDE均表现了良好的收敛性与鲁棒性。（2）发展了非支配混合差分多目标核设计优化方法。核设计优化中往往涉及多个目标的同时优化,NSGA-II是解决多目标优化的经典算法,但其存在多样性与收敛性不足的缺点。本文将HTDE和NSGA-II融合,采用了改进的拥挤度算子,提出了新的排序策略与种群动态调整策略,发展了非支配混合差分多目标核设计优化方法（MHTDE）。为了验证MHTDE的性能,本文使用了国际多目标基准例题对MHTDE进行了测试,结果显示了MHTDE在处理多目标优化问题中的效率。本文分别使用西屋压水堆、田纳西反应堆WBN1以及萨瓦娜核动力船优化基准题对发展的方法进行了综合测试。西屋压水堆装载优化目标为保证有效增殖因数keff满足限值的情况下使功率峰因子（PPF）最小,优化方案将PPF从1.60降至了1.21。田纳西反应堆WBN1的优化目标为最大化keff、最小化PPF,同时考虑慢化剂温度系数等的约束,优化后keff提高1.0%,PPF降低2.6%。萨瓦娜船屏蔽设计优化中,在保证剂量水平在可接受范围内的前提下,优化后屏蔽体重量降低了25.5%,体积降低了15%。以上综合测试证明了本文发展的优化方法的可行性与有效性,可广泛应用于复杂反应堆核设计优化中。
刘志宾[5]（2017）在《基于中子等效均匀扩散理论的CANDU堆堆芯功率分布计算研究》文中指出核电仿真机对核电厂运行、人员培训等起着重要的作用,而核反应堆堆芯中子通量分布的计算是构成全范围核电仿真机的核心内容之一,开发具有自主知识产权的堆芯中子物理计算软件包是实现核电全范围仿真机自主化的关键。本文从国内天然铀需求、乏燃料产生量的外在驱动力作为出发点,开展对核反应堆功率分布计算的研究,并为核燃料管理软件的开发打下基础。本文主要研究内容如下:（1）在国内首次系统性研究分析了中国2050年之前三代压水堆（PWR）的核燃料情景分析。采用“一次通过”模式仿真分析了2050年前我国核燃料需求量,定量的计算出三代压水堆核电站所需的铀资源、分离功、乏燃料、Pu和次要锕系元素的产生量,计算的结果对当前中国核燃料的需求和乏燃料的处理敲响警钟,有必要加快推进核燃料闭式循环的步伐;并从核燃料循环利用角度出发,指出压水堆和CANDU堆的配比数量关系。这些计算结论对研究堆芯中子物理的分布也具有比较强的背景意义。（2）开发了CoSGET（Core Simulator based on General Equivalence Theory）堆芯功率分布计算软件包。选择已安全运行39年的加拿大Pickering核电站作为研究对象对CANDU堆的空间中子通量分布进行研究。从理论上研究了以自然铀作为燃料的CANDU堆中子通量分布状态,而压水堆的乏燃料铀富集度的含量与其是相当的。模型采用两群理论（热中子和快中子）,在笛卡尔坐标下选择先进节块法作为处理堆芯空间几何的方法,以等效均匀化理论为基础,提出采用中心网格有限差分法（Centered Mesh Finite Method）作为解耦节块平均中子通量和节块界面中子净流的方法,验证表明中心网格有限差分法在CANDU堆中的应用其综合误差在1%左右;采用幂法和SOR迭代法求取扩散方程的特征值和中子通量密度。迭代过程通过与内循环采用SOR法、外循环采用Wielandt结合源外推方法比较得出:本文采用的方法在运行速率和迭代次数上要好于后者;同时迭代过程也印证了SOR的松弛因子的选择对程序运行时间和迭代次数有着比较大的影响。合理的选择SOR的松弛因子将能有效降低迭代次数并提高运行效率。软件包建立了390个通道的细网模型,仿真分析了堆芯中子通量在反应堆的空间分布状况;并将细网模型过渡到粗网模型仿真分析了反应堆稳态状况下的等效均匀化参数（堆芯中子通量分布、扩散系数、吸收截面、裂变截面、不连续因子和反照率）。（3）针对Pickering核电站堆芯物理结构在动态方面考虑了12种扰动因素:调节棒、停堆棒、燃料棒温度、慢化剂温度、硼浓度、氙毒物、轻水控制区、冷却剂温度、冷却剂纯度、慢化剂纯度、慢化剂液面高度、通道换料、空泡效应,同时分别仿真分析了扰动因素对反应堆反应性的影响,最后得到堆芯满功率工况下的稳态功率分布,通过比较得出Keff误差为0.38%,全堆芯390个通道的满功率与热工水力计算的值误差为0.16%,功率分布在堆芯内部误差0.6%以内,外部偏差为12%,说明了本模型具有比较高的计算精度,可以作为CANDU堆仿真机的堆芯中子物理计算工具使用。
黄杰[6]（2017）在《钍基柱状高温气冷堆多尺度空间分离效应研究》文中认为由于天然钍中不含有任何易裂变核素,因此必须向其中加入额外的易裂变核素以提供裂变中子使232Th转换为233U。向钍基燃料中加入易裂核素将涉及两个基本问题,一个是钍含量问题,即应向燃料中加入多少易裂变核素和钍;另一个是空间分离效应,即加入的易裂变核素和钍在空间上应如何混合。按照空间分离尺度递增的顺序,在柱状高温气冷堆中有4个空间分离尺度:无分离级、TRISO级分离、燃料棒级分离和组件级分离。围绕钍含量和空间分离效应,本文计算了各个空间分离尺度和各个钍含量下堆芯平衡循环的性能,揭示了多尺度空间分离效应的机理,最后通过燃料成本确定了最佳分离尺度和最佳钍含量。为了获取堆芯平衡循环性能,基于反应堆物理计算两步法使用DRAGON V4程序搭建了一个能模拟柱状高温气冷堆换料的计算平台。由于换料方式和空间分离尺度均能显着地影响堆芯平衡循环性能,为了单独研究多尺度空间分离效应,首先对一批换料方案下的多尺度空间分离效应进行了分析。分析结果表明多尺度空间分离效应产生的根源是232Th和238U核物理特性不同,而空间自屏效应通过增强232Th对中子的吸收和减弱238U对中子的吸收将二者的差异进一步放大。虽然上述研究已证实当采用相同换料方案时,多尺度空间分离效应有利于堆芯性能的提高,但是当采用不同换料方案时,多尺度空间分离效应的这种优势是否依然存在却不得而知。为此,本文进一步研究了不同三批优化换料方案下的多尺度空间分离效应,其中三批换料方案的优化采用了遗传算法。结果表明三批优化换料方案下,多尺度空间分离效应仍有利于堆芯性能的提高。因为多尺度空间分离效应产生的根源是232Th和238U不同的中子吸收截面以及233U和239Pu不同的增殖特性,换料方式的改变只会影响堆芯性能的绝对数值而不会改变其变化趋势。如果以燃料成本作为评价准则,最佳空间分离尺度为组件级分离,当钍含量为40%左右时,各分离级的燃料成本差异最大,可达16.7%;最佳钍含量为90%,以无分离级为例,钍含量从0%增加到90%,燃料成本可降低18.4%。
黄杰,李文强,丁铭[7]（2017）在《遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中的应用》文中指出堆芯换料方案的优化是一个典型的组合优化问题,其搜索空间异常庞大。传统的优化算法很难在如此巨大的搜索空间中寻找出全局最优解。遗传算法以其优良的自适应能力和优化能力,为组合优化问题提供了一个非常有效的解决途径。采用遗传算法对柱状高温气冷堆堆芯装料方案进行了优化,并编写了相应程序。为了提高堆物理的计算精度,堆芯临界计算采用26群输运计算。由于多群输运计算需要大量计算时间,为此对遗传算法进行了并行优化。为了验证遗传算法对柱状高温气冷堆换料的优化能力,构造了一个8组件的小型柱状高温气冷堆换料优化基准题。结果表明,遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中具有良好的优化能力和计算稳定性。
李永玲[8]（2014）在《压水堆核电机组一回路系统建模与智能参数优化研究》文中认为由于核电站运行十分复杂,且核能应用中可控裂变反应本身具有一定的风险性,一旦由于设备、系统失效、操作失误等原因导致泄漏,将可能会带来毁灭性的灾难,而运行人员核电站仿真机的培训对保证核电机组的安全经济运行具有重大的实际效果。随着高精度实时仿真机的纵深发展,大型核电机组的建模仿真与智能参数优化的研究显得尤为重要。本文利用机理分析、神经网络、流体网络等建模方法,分别从压水反应堆建模、冷却剂系统建模、核电一回路整体建模与仿真、模型参数优化等四方面进行了研究。主要内容包括：（1）建立了神经网络与机理分析相结合的反应堆混合计算模型。针对反应性计算模块,提出了一种应用神经网络实现控制棒负反应性、多普勒效应、慢化剂温度效应、溶解硼产生的负反应性的估算的方法,测试结果表明测试输出与目标值符合良好；建立了采用差分瞬跳法的中子通量计算模型、堆芯热功率及堆芯热传递的计算模型等。（2）建立了反应堆冷却剂系统各组成设备的机理模型。通过机理分析,建立了立式U型管自然循环蒸汽发生器两相动态数学模型；通过分析稳压器运行特性,建立了两相动态非平衡稳压器机理模型；通过流体网络的方法建立了冷却剂泵的数学模型。（3）以某900MW压水堆核电机组为例,编制了压水堆核电机组一回路系统各组成设备的模型算法并进行仿真分析,结果表明各模型参数变化趋势符合理论分析,证明了所建各个子模块本身合理性。通过模块搭接的方法建立了核电机组一回路整体模型,仿真结果表明所建模型稳态误差较小,动态特性符合理论分析,验证了所建核电机组一回路整体模型的正确性。（4）为提高模型精度,采用智能优化算法对模型中较难确定的参数进行优化。为了提高QPSO算法的收敛速度和寻优精度,提出了一种高速收敛QPSO算法（HSCQPSO）。应用国际标准函数进行测试,结果表明：在多数函数优化问题中,本文算法的收敛速度和寻优精度均取得了良好的效果。利用本文提出的算法对两相动态稳压器机理模型进行了参数优化,有效提高了模型精度,效果显着。结合本文建立的稳压器机理模型的基础上,设计了稳压器压力控制系统,同时应用本文提出算法优化控制器参数,仿真结果表明了本文提出算法具有较好的效果。针对上述内容研究的过程中,取得了一定的创新性成果：（1）提出了一种应用神经网络实现控制棒负反应性、多普勒效应、慢化剂温度效应、溶解硼产生的负反应性的估算的方法并建立了神经网络与机理分析结合的反应堆混合计算模型。（2）基于MATLAB通用平台,建立了900MW级压水堆核电站一回路系统的简化仿真模型,仿真验证表明稳态误差较小,动态特性合理。（3）提出了一种高速收敛量子粒子群优化（HSCQPSO）算法,并应用于两相动态稳压器机理模型进行了参数优化,有效提高了模型精度,效果显着。（4）设计了内模-PID稳压器压力控制系统,并应用本文提出HSCQPSO算法优化控制器参数,仿真结果表明本文设计的稳压器压力控制系统具有较强的鲁棒性和较好的调节品质。
陶乃贵[9]（2012）在《MADS和CSA算法在压水堆核电厂堆芯换料优化问题中的应用研究》文中研究表明压水堆堆芯换料方案设计关系到核电厂运行的安全性和经济性,但由于优化变量众多搜索空间异常庞大,是一个十分复杂的组合优化问题。本文针对网格自适应直接搜索算法（MADS）和特征统计算法（CSA）在换料优化问题上的应用加以研究,其中MADS算法是近年来国际优化领域的新研究成果,其在求解普通连续变量优化问题时有着良好的性能表现,但迄今尚未见该算法应用于核电厂换料优化方面的报道。CSA算法已有在用于核电厂换料优化时可以取得较好效果的相关报道,但由于缺少基准问题完整的解空间信息,因此对该算法搜索全局最优解的能力以及优化搜索效率等问题迄今都尚未有明确的结论。本文利用已构造的枚举所有换料方案并完成评价的压水堆换料优化基准问题,对MADS算法在反应堆换料优化问题上的应用进行了初步的可行性研究,并以搜索效率及优化结果的质量为评价指标,对MADS算法及CSA算法进行了定量的评估。最后,将CSA算法应用于秦山核电厂换料优化问题,并对结果进行一定的分析。首先,利用离散变量连续化的方法及拉丁超立方抽样法将MADS算法应用于压水堆换料优化问题。有关基准问题的研究结果表明,在开展以最大化有效增殖系数或最小化棒功率峰为目标函数的无约束优化时,MADS均能在评价很少方案的情况下得到高质量的优化结果。而在开展以棒功率峰为限制条件的最大化有效增殖系数的约束优化时,MADS的搜索质量及搜索效率并不比一些组合优化算法高。研究发现这是因为当MADS以一个较好方案为当前网格中心时,产生的下一代方案集仍然显得过于分散,没有表现出一定的规律性。然后,利用有关基准问题定量评估了CSA算法在应用于换料优化问题时的搜索质量及搜索效率。本文选取组件相对功率作为算法统计的特征量,以枚举并评价所有可能的组件交换方式对每一代随机产生的方案群体进行调整得到下一代方案群体。研究结果表明,对以最大化有效增殖系数或最小化棒功率峰为目标的无约束优化,或对在棒功率峰约束下以最大化有效增殖系数为目标的约束优化,CSA算法均具有很高的优化结果质量及搜索效率。之后,对CSA算法的搜索机理进行了一定的研究,揭示了算法的稳定性及全局性。最后,将CSA算法应用于秦山堆芯换料优化。得到的优化换料方案均表现出很好的性质,包括有效增殖系数,棒功率峰及功率分布。这表明,CSA算法具有很好的应用前景。
宫兆虎[10]（2011）在《堆芯装载方案优化的新方法 ——区间限界算法》文中认为我国核电发展迅速，相应的换料设计任务也会越来越多。换料设计的基础是堆芯装载方案优化，为了研制工程实用的优化方法和程序，本文主要进行了以下研究：首先，提出了一种专门用于堆芯装载方案优化的新的启发式算法——区间限界算法，详细介绍了该算法的计算过程。该算法直接利用组件及其四个象限的反应性和可燃毒物的价值进行演化计算，智能性强，实现过程简单，固有并行性好，可耦合优化组件布置、可燃毒物配置和旧组件旋转。对该算法在几种优化问题上分别进行了检验计算，表明算法的优化能力较强。其次，对算法进行了一定的理论分析和改进。分析了算法中定义的控制变量的必要性和优越性。指出了使用区间作为模型表征学习规律是比较合理的。基于压缩映射原理证明了算法具有全局收敛性。为算法添加了精英策略，以更好地平衡选择性压力和种群多样性，使算法的收敛速度和优化解的质量都得到了提高。为了处理多模态装载方案优化问题，又为算法添加了多区间模型，使算法在不增加计算量的前提下具备了多模态优化能力。再次，将遗传算法与区间限界算法分别在单模态和多模态优化问题上进行应用对比。在单模态优化问题上，区间限界算法产生种群多样性的能力更强、考虑了自变量的联结关系、利用了反应性等启发式信息，性能超过遗传算法。在多模态优化问题上，除了前面三个原因外，遗传漂移现象容易使遗传算法只收敛到一个次优模态上，导致其性能更不如区间限界算法。最后，为处理有约束条件的多目标装载方案优化问题，提出了动态不连续加权因子技术。该技术可以统筹处理约束条件和多个优化目标。加权因子随着演化进程动态变化，以满足不同演化阶段对不可行解的不同选择压力。而加权因子在限值处不连续可以降低适应函数对加权因子的敏感性。通过各个约束条件和优化目标的转换公式，即可以表达决策者对多个目标的偏好，又可以对不可行解进行有效惩罚。综合上面的研究成果，研制了压水堆核电厂堆芯装载方案优化计算程序IBALPO。由于区间限界算法的优化性能较好，使该程序的工程实用性较强，目前已在中国核动力院帮助工程师优化装载方案。
二、遗传算法在压水堆核电厂低泄漏换料堆芯装载方案优化中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遗传算法在压水堆核电厂低泄漏换料堆芯装载方案优化中的应用（论文提纲范文）
（2）用于堆芯装载方案优化的遗传算法算子设计（论文提纲范文）
| 1 遗传算法 |
| 1.1 带精英策略的遗传算法 |
| 1.2 编码和新解的产生方式 |
| 1.3 并行算法 |
| 2 组合优化算子 |
| 2.1 随机子路径算子 |
| 2.1.1 随机子路径交叉算子 |
| 2.1.2 随机子路径变异算子 |
| 2.2 组合优化算子 |
| 2.2.1 组合优化交叉算子 |
| 2.2.2 组合优化变异算子 |
| 3 计算结果 |
| 3.1 中国旅行商问题的优化结果 |
| 3.2 单循环堆芯装载方案优化问题 |
| 4 结论 |
（3）神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用（论文提纲范文）
| 1 数据处理 |
| 1.1 堆芯组件排布与样本取样 |
| 1.2 样本数据与输入输出向量处理 |
| 1) 样本总体特征 |
| 2) 样本平衡处理 |
| 3) 输入向量选择 |
| 4) 输出向量的处理 |
| 2 建立预测模型 |
| 2.1 模型评价指标 |
| 1) 敏感性与适应性分析 |
| 2) 评价指标 |
| 2.2 网络模型 |
| 3 遗传-神经网络复合搜索算法设计 |
| 3.1 适应度与目标函数 |
| 1) 优化目标[17-18] |
| 2) 适应度选择与尺度变换 |
| 3.2 遗传算子设计 |
| 1) 选择算子 |
| 2) 交叉算子 |
| 3) 变异算子 |
| 3.3 流程图 |
| 4 优选压水堆堆芯换料方案 |
| 5 结论 |
（4）基于混合差分进化的智能核设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 核设计优化的研究现状 |
| 1.2.1 燃料组件设计优化 |
| 1.2.2 堆芯装载方案设计优化 |
| 1.2.3 辐射屏蔽设计优化 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 基于人工智能的优化算法理论基础 |
| 2.1 基于人工智能的优化算法介绍 |
| 2.2 经典差分进化算法原理 |
| 2.3 多目标优化算法原理 |
| 2.3.1 多目标问题的数学描述与评价标准 |
| 2.3.2 基于非支配排序的经典多目标优化算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 混合差分进化的核设计优化方法研究 |
| 3.1 HTDE方法设计 |
| 3.1.1 核设计优化问题的编码 |
| 3.1.2 基于TSP算子的组合离散变量变异 |
| 3.1.3 基于交换的组合离散变量自适应交叉 |
| 3.1.4 自适应约束处理 |
| 3.1.5 基于反向学习的种群选择 |
| 3.2 HTDE方法验证 |
| 3.2.1 性能测试与验证 |
| 3.2.2 PWR堆芯装载例题验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 非支配混合差分多目标核设计优化方法研究 |
| 4.1 核设计中的多目标优化问题 |
| 4.2 MHTDE方法设计 |
| 4.2.1 MHTDE整体设计 |
| 4.2.2 新型排序策略与种群动态调整 |
| 4.2.3 改进的NSGA-Ⅱ拥挤度算子 |
| 4.3 MHTDE方法验证 |
| 4.3.1 例题描述 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 综合例题测试 |
| 5.1 西屋PWR堆芯装载优化 |
| 5.1.1 例题描述 |
| 5.1.2 堆芯装载优化模型 |
| 5.1.3 优化结果分析 |
| 5.2 田纳西压水堆WBN1初装料优化 |
| 5.2.1 例题描述 |
| 5.2.2 堆芯装载优化模型 |
| 5.2.3 优化结果分析 |
| 5.3 萨瓦娜核动力船的屏蔽优化 |
| 5.3.1 例题描述 |
| 5.3.2 屏蔽优化模型 |
| 5.3.3 优化结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文内容总结 |
| 6.2 论文特色与创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（5）基于中子等效均匀扩散理论的CANDU堆堆芯功率分布计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 反应堆堆芯计算理论研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 课题研究意义及主要内容 |
| 1.4.1 课题研究意义 |
| 1.4.2 课题主要研究内容 |
| 第2章 我国核燃料循环情景分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 我国核电状况 |
| 2.3 计算方法 |
| 2.4 2050 年前压水堆核燃料循环情景预测 |
| 2.4.1 装机容量预测 |
| 2.4.2 2050 年之前乏燃料计算 |
| 2.4.3 计算过程说明 |
| 2.4.4 计算结果 |
| 2.5 结论分析 |
| 2.5.1 三种核燃料循环模式在现在的中国不能用来解决核废料问题 |
| 2.5.2 CANDU堆适合中国当前核燃料循环模式 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 等效均匀化理论 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 均匀化理论由来及传统均匀化理论 |
| 3.2.1 为什么需要均匀化方法 |
| 3.2.2 传统均匀化方法 |
| 3.3 现代空间均匀化方法 |
| 3.3.1 等效均匀化理论 |
| 3.3.2 一般等效均匀化理论及其近似 |
| 3.3.3 一般等效均匀化理论的数值检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 CANDU堆中子扩散方程的解耦 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 堆芯物理结构 |
| 4.2.1 反应堆整体物理结构参数 |
| 4.2.2 反应堆的布置 |
| 4.2.3 组件几何结构 |
| 4.3 模型的架构和建模环境 |
| 4.3.1 模型的架构 |
| 4.3.2 开发环境 |
| 4.4 软件包的开发与堆芯均匀化参数计算 |
| 4.4.1 扩散方程 |
| 4.4.2 两群扩散方程的解耦 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 软件包的开发与均匀化参数的计算 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 软件包开发说明 |
| 5.3 特征值和中子通量的迭代实现 |
| 5.4 缓发中子及细网模型参数计算 |
| 5.4.1 稳态缓发中子份额 |
| 5.4.2 均匀化参数的计算 |
| 5.5 粗网建模方法与堆芯数据计算分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 堆芯反应性扰动因素仿真及分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 扰动因素分析 |
| 6.2.1 控制棒 |
| 6.2.2 轻水控制区 |
| 6.2.3 燃料棒温度 |
| 6.2.4 氙 |
| 6.2.5 冷却剂温度 |
| 6.2.6 冷却剂纯度 |
| 6.2.7 慢化剂纯度 |
| 6.2.8 慢化剂温度和液面高度 |
| 6.2.9 通道换料 |
| 6.2.10 硼和冷却剂空泡效应 |
| 6.3 反应堆扰动性设计原则 |
| 6.4 反应堆功率输出及验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究内容与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 2050 年前基于三代核反应堆核燃料情景分析程序 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）钍基柱状高温气冷堆多尺度空间分离效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 钍基燃料 |
| 1.2 钍基柱状高温气冷堆 |
| 1.3 钍基燃料多尺度空间分离效应 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 柱状高温堆堆物理计算方法和分析方法 |
| 2.1 堆芯几何结构 |
| 2.2 反应堆物理计算 |
| 2.2.1 组件计算 |
| 2.2.2 反射层计算 |
| 2.2.3 堆芯计算 |
| 2.2.4 换料计算 |
| 2.2.5 平衡循环的获取 |
| 2.3 计算结果的分析方法 |
| 2.3.1 五因子分析 |
| 2.3.2 转换比分析 |
| 2.3.3 燃料成本分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 一批换料方案下多尺度空间分离效应分析 |
| 3.1 空间排布影响分析 |
| 3.1.1 燃料棒空间排布对燃料棒级分离的影响 |
| 3.1.2 燃料组件空间排布对组件级分离的影响 |
| 3.2 有效富集度和~(235)U装量 |
| 3.3 初始有效增殖系数和平均转换比 |
| 3.3.1 初始有效增殖系数和平均转换比的关系 |
| 3.3.2 初始有效增殖系数和~(235)U装量的关系 |
| 3.3.3 空间分离效应机理分析 |
| 3.4 燃料成本 |
| 3.4.1 燃料成本与~(235)U装量的关系 |
| 3.4.2 燃料成本敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 三批优化换料方案下多尺度空间分离效应分析 |
| 4.1 遗传算法及其对三批换料方案的优化 |
| 4.1.1 遗传算法基本原理 |
| 4.1.2 遗传算法的验证 |
| 4.1.3 三批换料方案的优化 |
| 4.2 有效富集度和~(235)U装量 |
| 4.3 初始有效增殖系数和平均转换比 |
| 4.4 燃料成本 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 295群和26群能群结构 |
| 附录B 三批换料方案优化结果 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中的应用（论文提纲范文）
| 1 遗传算法基本原理 |
| 1.1 编码 |
| 1.2 适应度 |
| 1.3 选择 |
| 1.4 交叉 |
| 1.5 变异 |
| 2 遗传算法的验证 |
| 3 遗传算法应用于柱状高温气冷堆换料优化 |
| 4 结论 |
（8）压水堆核电机组一回路系统建模与智能参数优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| Contents |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.1.1 核电发展现状和前景 |
| 1.1.2 核电机组堆芯一回路建模仿真与参数优化的重要性 |
| 1.2 压水堆核电机组工艺流程简介 |
| 1.2.1 压水堆核电机组的系统介绍 |
| 1.2.2 反应堆堆芯一回路系统组成 |
| 1.3 核电机组一回路系统建模研究现状 |
| 1.3.1 反应堆系统建模研究现状 |
| 1.3.2 稳压器建模研究现状 |
| 1.3.3 蒸汽发生器研究现状 |
| 1.4 模型参数优化方法的研究现状 |
| 1.4.1 国内研究现状 |
| 1.4.2 国外的研究现状 |
| 1.4.3 目前存在的问题 |
| 1.5 本文研究内容和结构安排 |
| 第2章 基于神经网络与机理分析的反应堆混合建模 |
| 2.1 核裂变基础知识 |
| 2.1.1 裂变反应 |
| 2.1.2 链式裂变反应 |
| 2.1.3 反应性 |
| 2.1.4 反应性平衡 |
| 2.2 典型压水反应堆结构 |
| 2.2.1 压力容器 |
| 2.2.2 堆内构件 |
| 2.2.3 反应堆的堆芯 |
| 2.2.4 控制棒驱动机构 |
| 2.3 结合神经网络与机理分析的压水堆反应性混合建模 |
| 2.3.1 BP神经网络 |
| 2.3.2 学习样本的获得 |
| 2.3.3 基于BP神经网络的化学溶剂反应性建模 |
| 2.3.4 基于BP神经网络的控制棒反应性建模 |
| 2.3.5 基于BP神经网络的多普勒效应反应性建模 |
| 2.3.6 基于BP神经网络的慢化剂效应反应性建模 |
| 2.3.7 氙毒物反应性机理建模 |
| 2.3.8 钐毒物反应性机理建模 |
| 2.4 基于差分瞬跳法的中子通量计算模型 |
| 2.4.1 点堆方程组求解 |
| 2.4.2 点堆动态模型瞬跳差分法验证 |
| 2.5 堆芯热功率计算模型 |
| 2.6 堆芯热传递计算模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 反应堆冷却剂系统机理建模 |
| 3.1 反应堆冷却剂系统概述 |
| 3.1.1 系统描述 |
| 3.1.2 系统参数 |
| 3.2 蒸汽发生器 |
| 3.2.1 蒸汽发生器简介 |
| 3.2.2 蒸汽发生器结构及工质流程 |
| 3.2.3 两相流蒸汽发生器动态数学模型 |
| 3.3 冷却剂泵 |
| 3.3.1 核电站冷却剂泵的选择 |
| 3.3.2 冷却剂泵的结构 |
| 3.3.3 冷却剂泵动态数学模型 |
| 3.4 稳压器 |
| 3.4.1 稳压器工作原理 |
| 3.4.2 稳压器结构 |
| 3.4.3 两相动态非平衡稳压器数学模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 核电机组一回路系统整体建模与仿真 |
| 4.1 模块化建模方法与过程 |
| 4.1.1 建模过程描述 |
| 4.1.2 子模块的划分 |
| 4.1.3 子模块的连接 |
| 4.1.4 整体模型的建立 |
| 4.2 单独模块仿真算例与结果分析 |
| 4.2.1 反应堆计算模块仿真结果与分析 |
| 4.2.1.1 反应性计算模块动态分析 |
| 4.2.1.2 中子通量计算模块动态分析 |
| 4.2.1.3 堆芯热功率计算模块动态分析 |
| 4.2.1.4 堆芯热传递计算模块动态分析 |
| 4.2.2 蒸汽发生器计算模块仿真结果与分析 |
| 4.2.3 稳压器计算模块仿真结果与分析 |
| 4.3 核电一回路整体模型仿真算例与结果分析 |
| 4.3.1 静态特性 |
| 4.3.2 动态特性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 智能优化算法及模型参数优化应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 智能优化算法介绍 |
| 5.2.1 遗传算法 |
| 5.2.2 标准粒子群优化算法 |
| 5.2.3 量子粒子群优化算法 |
| 5.2.4 高速收敛量子粒子群优化(HSCQPSO)算法 |
| 5.2.4.1 量子粒子群算法的改进 |
| 5.2.4.2 HSCQPSO算法描述 |
| 5.2.4.3 HSCQPSO算法性能测试 |
| 5.3 稳压器模型参数优化应用 |
| 5.3.1 模型优化参数的选择 |
| 5.3.2 仿真实验系统 |
| 5.3.3 仿真结果分析 |
| 5.4 稳压器压力控制系统参数优化应用 |
| 5.4.1 稳压器压力控制系统特性 |
| 5.4.2 稳压器压力控制系统结构及优化参数的选取 |
| 5.4.3 优化目标函数选取 |
| 5.4.4 控制器参数优化结果及性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要工作及创新点 |
| 6.2 今后的研究方向 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）MADS和CSA算法在压水堆核电厂堆芯换料优化问题中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 第二章 堆芯换料优化基准问题 |
| 2.1 换料优化基准问题的意义 |
| 2.2 基准问题1-1D1G 平板燃料排列优化问题 |
| 2.3 基准问题2-平衡循环小规模基准题 |
| 2.4 基准问题3-平衡循环大规模基准题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 MADS 应用于换料优化的可行性研究 |
| 3.1 直接搜索算法 |
| 3.2 广义模式搜索算法（GPS） |
| 3.3 MADS 优化方法流程 |
| 3.4 NOMADm 工具 |
| 3.5 MADS 算法在换料优化中的实现 |
| 3.5.1 离散空间到连续空间的转化 |
| 3.5.2 多维MADS 的正基随机抽取方法 |
| 3.6 MADS 算法搜索结果 |
| 3.6.1 MADS 在连续性优化问题中的应用 |
| 3.6.2 MADS 在基准问题1 中的应用 |
| 3.6.3 MADS 在基准问题2 中的应用 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 特征统计算法效率及机理的研究 |
| 4.1 特征统计算法简介 |
| 4.1.1 特征统计算法一般原理 |
| 4.1.2 特征统计量的快速估计 |
| 4.1.3 统计分布曲线的产生 |
| 4.1.4 新方案的产生 |
| 4.2 CSA 搜索结果及效率 |
| 4.2.1 以最大化有效增殖系数作为目标函数的无约束优化 |
| 4.2.2 以最小化棒功率峰作为目标函数的无约束优化 |
| 4.2.3 以最大化有效增殖系数作为目标函数的带约束优化 |
| 4.3 CSA 搜索机理的研究 |
| 4.3.1 新方案调整后的趋势 |
| 4.3.2 以参考方案作调整群体的优化结果 |
| 4.3.3 概率密度曲线的收敛 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 秦山第一循环堆芯换料方案优化 |
| 5.1 堆芯描述 |
| 5.2 构造堆芯组件分布 |
| 5.3 换料方案优化结果 |
| 5.3.1 以最小棒功率峰为目标函数的无约束优化结果 |
| 5.3.2 在安全条件下以最大化有效增殖系数为目标函数的约束优化结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和建议 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 后续工作的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）堆芯装载方案优化的新方法 ——区间限界算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 各种优化方法 |
| 1.2.2 堆芯物理参数快速预测方法 |
| 1.2.3 多循环优化 |
| 1.3 问题属性与解决途径 |
| 1.3.1 问题与模型 |
| 1.3.2 P、NP和NPC问题 |
| 1.3.3 启发式算法 |
| 1.4 研究目标及内容 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 新的单循环优化方法——区间限界算法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 压水堆换料方案优化问题的建模 |
| 2.3 算法思想来源 |
| 2.4 算法实现过程 |
| 2.4.1 选取控制变量 |
| 2.4.2 建立和更新区间模型 |
| 2.4.3 产生新方案 |
| 2.4.4 选择算子 |
| 2.4.5 算法主要步骤 |
| 2.5 程序研制与算法检验 |
| 2.5.1 IBALPO程序研制 |
| 2.5.2 程序研制中的几个技术问题 |
| 2.5.3 实际换料问题检验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 区间限界算法的理论分析及改进 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 算法理论分析 |
| 3.2.1 控制变量定义分析 |
| 3.2.2 控制变量建模分析 |
| 3.2.3 算法收敛性分析 |
| 3.3 带精英策略的区间限界算法 |
| 3.4 多模态区间限界算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 区间限界算法与遗传算法的比较 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 遗传算法 |
| 4.2.1 编码问题 |
| 4.2.2 遗传算子 |
| 4.2.3 选择算子 |
| 4.3 优化结果比较及分析 |
| 4.3.1 单模态优化问题 |
| 4.3.2 多模态优化问题 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 有约束的多目标优化 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 约束处理技巧 |
| 5.3 多目标优化方法 |
| 5.4 动态不连续加权因子 |
| 5.5 优化测试结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A IBALPO程序使用说明书 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
四、遗传算法在压水堆核电厂低泄漏换料堆芯装载方案优化中的应用（论文参考文献）
- [1]比值法下基于不同选择策略的遗传算法换料优化比较分析[J]. 李湛,周旭华,丁铭,黄杰. 核动力工程, 2021(05)
- [2]用于堆芯装载方案优化的遗传算法算子设计[J]. 郭建,秦玉龙,王丽华,杨庆湘. 现代应用物理, 2021(01)
- [3]神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用[J]. 韦子豪,王端,王东东,潘翠杰. 原子能科学技术, 2020(05)
- [4]基于混合差分进化的智能核设计方法研究[D]. 丁辉. 中国科学技术大学, 2019(08)
- [5]基于中子等效均匀扩散理论的CANDU堆堆芯功率分布计算研究[D]. 刘志宾. 华北电力大学(北京), 2017(12)
- [6]钍基柱状高温气冷堆多尺度空间分离效应研究[D]. 黄杰. 哈尔滨工程大学, 2017(06)
- [7]遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中的应用[J]. 黄杰,李文强,丁铭. 强激光与粒子束, 2017(01)
- [8]压水堆核电机组一回路系统建模与智能参数优化研究[D]. 李永玲. 华北电力大学, 2014(12)
- [9]MADS和CSA算法在压水堆核电厂堆芯换料优化问题中的应用研究[D]. 陶乃贵. 上海交通大学, 2012(07)
- [10]堆芯装载方案优化的新方法 ——区间限界算法[D]. 宫兆虎. 清华大学, 2011(12)