辐射屏蔽设计是反应堆工程设计的重要组成部分,其直接影响反应堆总体设计目标的实现。特别对于船用反应堆装置,其辐射屏蔽设计除要求规定区域满足辐射剂量限值外,还要严格控制屏蔽系统的重量和体积等指标,是一个典型的多目标优化问题。为了提高核动力舰船的有效载荷、航速和机动性能,同时充分保证堆舱外职业人员的辐射安全以及堆外关键设备的使用寿期,兼顾船用反应堆特殊的工作环境以及船舱和堆舱空间限制,要求反应堆装置体积小而轻、设备布置紧凑,使得船用反应堆的辐射屏蔽设计要求更加严格,需要对剂量、重量、体积等多目标进行综合优化设计。传统基于经验的手工迭代设计方法由于工作量大、效率低、易出错、非最优等问题,已不能完全满足船用反应堆精确辐射屏蔽设计的应用需求。本文针对船用反应堆辐射屏蔽多目标优化问题,首先构建船用反应堆辐射屏蔽多目标优化数学模型;其次,基于遗传算法建立归一化策略和非归一化策略的辐射屏蔽多目标智能优化方法;再次,基于开源SALOME框架,开发集辐射屏蔽建模、多目标智能优化和屏蔽效果可视化功能一体的船用反应堆辐射屏蔽多目标智能优化平台;最后,采用美国萨瓦拉(Savannah)破冰船反应堆模型和日本一体化船用堆(MRX)模型,对辐射屏蔽多目标智能优化方法及平台进行应用验证。数值结果表明,本文方法及平台能够对船用反应堆辐射屏蔽系统的材料、结构等关键设计参数进行自动调整与迭代优化,实现多目标约束条件下辐射屏蔽优化设计,获得重量轻、体积小、防护代价低的优化屏蔽方案。本文将先进的智能优化算法同辐射屏蔽计算理论进行有机结合,建立了适用于船用反应堆辐射屏蔽优化设计的智能优化方法和平台。本文方法可为提升船用反应堆辐射屏蔽的设计性能和设计效率提供一定的技术支撑,还可为新型反应堆辐射屏蔽概念设计提供一定价值的参考建议。