【摘 要】
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与具有大量运行经验、设计目的相对单一的压水堆相比,快堆设计经验少、设计目的更复杂,难以直接使用经验方法实现考虑多目标、多约束的堆芯设计以及布料方案的优化.本文将遗传算法用于快堆设计的多目标优化问题,对传统的遗传算法在编码方案和多目标的处理上进行了改进,使用中子学分析软件SARAX与优化工具箱DAKOTA搭建了针对快堆设计与布料方案优化的框架,并进行了功能上的验证和实际问题的应用.
【机 构】
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西安交通大学 核科学与技术学院,陕西 西安 710049
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与具有大量运行经验、设计目的相对单一的压水堆相比,快堆设计经验少、设计目的更复杂,难以直接使用经验方法实现考虑多目标、多约束的堆芯设计以及布料方案的优化.本文将遗传算法用于快堆设计的多目标优化问题,对传统的遗传算法在编码方案和多目标的处理上进行了改进,使用中子学分析软件SARAX与优化工具箱DAKOTA搭建了针对快堆设计与布料方案优化的框架,并进行了功能上的验证和实际问题的应用.
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