多目标辐射屏蔽优化设计方法

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多层平板屏蔽体的多目标优化设计

ＧＡＮｉｇｇｎ，ＣＭｎ —ａｇＨＥＮｉ，ＣｏＡＮｎＪｅＡＩＴａ，ＰＦｅｇ
（ｈｏｏｎｏｍａｉｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｅｉｓｉｔｆｅｈｏｇ，Ｂｉｎ００１ｈｎ）ｃＳｏｌｆｆｒｔｎＳｉｃｎｅｈｏｇ，ＢｉｎＩｔｕｅｏｃｎｌｙｅｉ１０８，ＣｉａＩｏｅｏｊｇｎｔＴｏｊｇＡｓｒｃ：Ｔｈｈｅｄｎｆｃｉｅｅｓｏｌｉｙｒｄｐａａｈｅｄｉｔｅｓｒｎｏ — ｎａｕｃｉｎｏｂｔａｔｅｓｉｌｉｇｅｆｔｎｓｆｍｕｔａｅｅｌｎｒｓｉｓｈｔｏｇｎｎｌｅｒｆｎｔｆｅｖｌｌｉｏｉｃｄｎｎｌ，ｏｄｃｉｉ，ｍａｎｔｅｍｅｂｌｙｈｉｌｃｒｏｓａｔａｄｔｅｔｉｋｅｓｏｖｒｎｉｅｔａｇｅｃｎｕｔｔｖｙｇｅｉｐｒａｉｔ，ｔｅｄｅｅｔｉｃｎｔｎｎｈｈｃｎｓｆｅｅｙｃｉｃｌｙｒａｅ．Ｄｅｉｎｏｈｌｌｙｒｄｃｍｐｓｅｍａｅｉｌｉｏｖｈｑａｉｎｄｆｈｓｕｃｉｎ．ｓｆｅｍｕｔａｅｅｏｏｉｔｒｓｓｔｓｌｅｔｅｅｕｔｓｍａｅｏｅｅｆｎｔｓｇｔｉｔａｏｏｔｏ
Ｂｙｍａｉｇｕｅｏｉｍｅｈｄｈｉｅｅｔｈｅｄｎｔｒｌｎｈｏｒｓｎｉｇｔｉｋｅｓｏｖｋｎｓｆｔｓｔｏ，ｔｅｄｆｒｎｉｌｉｍａｅｉｓａｄｔｅｃｒｅｐｄｎｈｃｎｓｆｅ — ｈｆｓｇａｏ

辐射环境监测优化布点的TOPSIS方法

第26卷　第6期辐射防护Vol.26　No.6 2006年　11月Radiation Protection Nov.　2006　辐射环境监测优化布点的TOPSIS方法黎素芬　周春林(第二炮兵工程学院,西安,710025)摘　要　TOPSIS法是一种有限方案多目标决策分析方法,它的思想可用于环境质量综合评价中。

本文应用它对辐射环境监测优化布点进行了研究,通过实例证明了TOPSIS方法具有简便、实用、准确的特点,为监测部门合理地布设辐射环境监测点位置提供科学依据。

关键词　辐射环境　监测　优化布点　TOPSIS方法1　引言辐射环境监测中,为了最大限度地保证测量点和采集样品的合理性和代表性,传统测量方法所选取测量点和采样点的数目是相当大的。

在人力、物力和资源有限的情况下,如何在日后监测同一地区环境辐射平均水平时做到布点合理、采样有代表性,对现行测量和采样布点进行优化就成为一个重要的技术问题。

优化布点的目的在于用少量的布点尽可能合理、准确、完整地反映区域辐射水平的空间分布和演变规律。

常用的优化布点方法有系统聚类法[1]、物元分析法[2]、模糊优化法[3]、人工神经网络法[4]等。

TOPSIS法是Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution的缩写,即逼近理想解排序法,意为与理想方案相似的排序选优技术,是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用决策方法[5]。

其基本思路是:定义决策问题的理想解和负理想解,然后在可行方案中找到一个方案,使之距理想解的距离最近,而距负理想解的距离最远。

本文尝试提出用改进的TOPSIS法[6]研究辐射环境监测布点的优化问题,通过对监测点位环境质量的优劣排序和分类,最终达到优化布点的目的。

2　改进的TOPSIS优化模型2.1　建立优化矩阵第一步,建立原始数据矩阵。

设有n个待评价的监测点,每一个监测点有m个评价指标。

开放型实验室辐射屏蔽设计

开放型实验室辐射屏蔽设计1、辐射屏蔽设计原则（1）任何可能对工作人员产生外照射危害的辐射源均应考虑屏蔽，经屏蔽后的剂量率应符合设计规定值。

（2）设计屏蔽层时，应按设备可能操作的最大放射性活度、最危险的距离和可能工作的最长时间进行计算。

此外还应考虑到可能出现的事故及未来的发展。

（3）计算墙壁、地板及天棚的屏蔽层时，除应考虑屏蔽室所在地区的辐射源外，还要考虑到相邻地区存在的辐射源的影响以及因散射辐射带来的照射。

（4）原则上不允许在屏蔽层中存在着人与放射源相对的直通缝隙，由于穿管、物料通道等原因在屏蔽层内开孔，造成屏蔽效果的减弱，设计上应进行屏蔽补偿。

（5）当操作同时存在α、β和含强中子辐射的放射性物质时，除考虑该种射线自身的屏蔽外，设计上还应考虑(α，n)反应、轫致辐射及活化作用产生的辐射的屏蔽。

2、辐射屏蔽设计标准（1）设计屏蔽层时，放射性工作人员正常的工作时间按每年50周，每周40h 计算。

（2）屏蔽层设计时采用的外照射剂量当量率计算限值如下：白区不超过0.25×10-2mSv/h(0.25mrem/h)；绿区不超过0.75×10-2mSv/h(0.75mrem/h)；橙区不超过2.5×10-2mSv/h(2.5mrem/h)；红区热室、工作箱和手套箱间的隔墙，在箱、室内的放射源不撤出情况下，在相邻箱、室内产生的剂量当量率不超过(25～100)×10-2mSv/h(25～100mrem/h)。

（3）屏蔽层局部漏束产生的剂量当量率，可根据操作特性适当放宽。

（4）实验室内放射性物质转运容器，其计算剂量当量率在距容器表面20cm处为(2.5～25)×10-2mSv/h(2.5～25mrem/h)；实验室内放射性检修设备，其计算剂量当量率在距设备表面20cm处为(2.5～100)×10-2mSv/h(2.5～100mrem/ h)。

3、某些屏蔽设计参数的选取（1）直接连接在放射性溶液设备上的排气管道，屏蔽计算时，按管道充满液体考虑，其放射性浓度值按设备内溶液放射性浓度值降一个量级计算。

多层屏蔽体在γ辐射下的多目标优化

多层屏蔽体在γ辐射下的多目标优化蔡祥鸣;罗园【摘要】在γ射线下对多层屏蔽体的性能进行函数建模,并采用遗传算法多目标优化思想对多层屏蔽材料就屏蔽性能、质量以及造价三个方面进行多目标优化,通过帕累托迭代和评价函数的甄别得到最优解.与此同时,将应用蒙特卡罗软件MCNP 模拟计算γ辐射环境下的多种排列方式,通过对比多种方案的数据来确定多层屏蔽体多目标优化的最佳方案.通过与数据库的数据对照,以及多种方案结果的对比,证明了该种方法的可行性和正确性.【期刊名称】《南华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(033)004【总页数】8页(P12-18,26)【关键词】多层屏蔽体;多目标优化;二次优化;核屏蔽材料;γ辐射【作者】蔡祥鸣;罗园【作者单位】南华大学核科学技术学院,湖南衡阳421001;南华大学经济管理与法学学院,湖南衡阳421001【正文语种】中文【中图分类】TL750 引言随着核工业的迅速发展，如何选择最优的屏蔽材料是确保核能安全生产的关键问题之一。

在实际工程应用中，不仅需要考虑到材料种类，布置结构等特性，其屏蔽方案的最终确定还被造价所制约。

针对屏蔽层的设计采用遗传算法设计方法取代传统的经验设计方法，并通过二次优化经行调整，从而得到最佳方案，提高屏蔽设计优化的效率和准确性。

1 计算模型如图1所示，为多层屏蔽体模型结构图，层数为n。

图1 多层屏蔽体模型图Fig.1 Multi-layer shield model diagram图1为多层屏蔽体的物理模型，屏蔽体共有n层，各屏蔽体相互平行。

由于源为各项同性源，因此将一维屏蔽屏蔽体近似的看作的右下部分做为研究即可，其右侧部分的切面图如图2所示。

图2 多层屏蔽体右下部分模型Fig.2 Multi-layer shield lower right part model X轴为射线入射方向，Y轴为屏蔽体高度，入射粒子能量为E0，多层屏蔽体侧面面积为S0，体积为V0。

辐射屏蔽设计

第二部分辐射防护的方法辐射对人体的照射方式有外照射和内照射两种。

体外辐射源对人体的照射称为外照射，进入人体的放射性同位素对人体的照射，称为内照射。

外照射的基本防护原则是，缩短照射时间、加大人员与辐射源的距离和进行适当的屏蔽。

内照射防护最根本的方法是尽量减少放射性物质进入体内的机会。

例如制定合理的卫生管理制度，通风，密闭存放和操作，个人防护等等。

第一节 X 或射线的外照射防护与X 、射线相关的辐射源有：X 射线机、加速器X 射线源和放射性核素。

X 射线机的工作电压通常低于400kV ，电子加速器产生的高能X 射线一般为2~30MeV 。

放射性核素产生的X 或射线一般在几keV 到几MeV 之间。

1．1 X 或辐射源的剂量计算1、 X 射线机X 射线机的发射率常数X 定义为：当管电流为1mA 时，距离阳极靶1m 处，由初级射线束产生的空气比释动能率，其单位是mGy m 2mA -1min -1。

发射率常数X 与X 射线管类型、管电压及其电压波形、靶的材料和形状、以及过滤片的材料和厚度等因素有关。

准确的发射率常数应通过实验测量得出。

准确度要求不高时，也可查手册中的发射率常数曲线来近似估计。

空气比释动能率.K a 可近似按下式计算：式中，r 0=1m ；I 是管电流，单位是mA ；.K a 的单位是mGymin -1。

例1：为某患者做X 射线拍片，设X 射线管钨靶离患者0.75m ，曝光时间0.6s 。

已知管电压为90kV 、管电流50mA ，出口处过滤片为2mm 铝。

试估算患者表面所在处的吸收剂量（忽略人身的散射影响）。

解：查得该条件下，发射率常数X 为7.8 mGy m 2mA -1min -1，由公式（2．1）计算.K a 为693 mGy min -1，空气比释动能为6.93 mGy 。

吸收剂量值近似等于空气比释动能值，为6.93 mGy 。

2、加速器X 射线源由加速器输出的电子束产生的X 射线源的发射率，同电子能量、束流强度、靶物质的原子序数以及靶的厚度等因素有关，并随出射角度而异。

环保工程中的多目标优化设计

环保工程中的多目标优化设计随着科学技术的不断进步，环境问题日益受到人们的关注。

环保工程是解决环境问题的一种途径，但是在设计环保工程时必须注意多个目标之间的平衡，这就是多目标优化设计。

本文将探讨环保工程中的多目标优化设计。

一、环保工程的意义环保工程是维护环境生态平衡，实现可持续发展的重要手段和途径。

它可以减少工业、交通、建筑等都市区的污染，保护人类的生存环境和健康。

同时，环保工程也可以促进资源的合理利用，节约能源，减少二氧化碳等温室气体的排放，降低全球温室效应。

因此，环保工程的实施对于人类的生存和发展至关重要。

二、环保工程中的多目标优化设计在环保工程中，需要考虑多个目标，如环保成本、环境效益、技术可行性等。

在进行环保工程设计时，需要将这些目标进行整合，找到最优解。

这就是多目标优化设计。

多目标优化设计的核心是寻找最优解。

它需要将各个目标进行量化，并进行权重分配，以找到最优解。

在权重分配时需要综合考虑各个目标的重要程度以及实际情况。

如果权重分配不合理，可能会导致设计方案不合理，达不到环保的效果。

多目标优化设计需要考虑的因素非常复杂，不仅涉及技术、财务、环保等因素，还需要考虑社会、政治等因素。

因此，多目标优化设计需要设计人员具备跨学科的知识和技术，在设计过程中需要进行多次试验和实验。

三、多目标优化设计的优点多目标优化设计可以帮助设计人员找到最优解，同时它也具有以下几个优点：1、提高设计效率：多目标优化设计可以减少设计人员的试验和实验次数，提高工作效率。

2、降低成本：多目标优化设计可以找到合理的设计方案，减少不必要的费用。

3、保护环境：多目标优化设计可以使环保工程达到更好的效果，保护环境。

4、促进可持续发展：多目标优化设计可以提高资源利用效率，促进可持续发展。

四、例子分析：垃圾处理工程的多目标优化设计垃圾处理是一项重要的环保工程。

在垃圾处理工程中，需要考虑多个目标，如减少垃圾对环境的污染、降低垃圾处理成本、提高垃圾处理效率等。

屏蔽设计组合优化研究

ｓｉｌｉｇｅｉｎＢｙｕｌｉｇｈｅｄｎｄｓｇ．ｂｉｎｍｏｅｓｉｓｌａｈｅｄｎｄｓｇｉｓｅｓｒｎｆｒｅｉｔａｄｄｌｆｒｔｙ，ｓｉｌｉｇｅｉｎｓｕｉｔａｓｅｒｄｎｏｃｍｂｎｔｒａｏｔｍｉａｉｎｆｅｅａｓｉｌｉｇｏｉａｏｉｌｐｉｚｔｏｓｖｒｌｈｅｄｎｍａｅｉｌ．Ｔｈｅｂａｐｙｎａｏｔｍｉａｉｎｏｔｒｓａｎｙｐｌｉｇｎｐｉｚｔｏ
ｃｌｕａｉｎｃｄｓｕｈａＣＮＰｏ）ｗｅｅｕｅｏｖｒｆｈｈｉｌｉｇｄｓｇｕａｃｌｔｏｏｅ。ｓｃｓＭｒＤ（ＴｒｓｄｔｅｉｙｔｅｓｅｄｎｅｉｒＰｒｃｉｅｈｓａｔａｃｐｏｅｈｔｔｉｅｈｄｉｅｓｂｅａｄｃｎｅｉｎ．ｒｖｄｔａｈｓｍｔｏｓｆａｉｌｎｏｖｎｅｔＫｅｒｓ：ｓｉｌｉｇｄｓｇｎ；ｃｍｂｉａｏｉ１ｏｔｍｉａｉｎ；ＡＮＩｙｗｏｄｈｅｄｎｅｉｏｎｔｒａｐｉｚｔｏＳＮ
转化为各种屏蔽材料的组合优化问题；然后利用优化算法结合一维ＡＮＳ屏蔽计算程序，写屏蔽设ＩＮ编计优化程或ＤＴ等精确的屏蔽计算程序进行屏蔽设计方案验证，Ｏ
实践证明这种方法简便易行。
关键词：蔽设计；合优化；屏组ＡＮＩＮＳ
中圈分类号：ＴＬ７文献标志码：Ａ文章编号：２８０１（０００ — ３８００５ —９８２１）４０３—６

一种多目标的辐射屏蔽设计方法[发明专利]

专利名称：一种多目标的辐射屏蔽设计方法专利类型：发明专利
发明人：王盛,马宝龙,杜鑫,李晓博
申请号：CN202010699189.3
申请日：20200720
公开号：CN111859804A
公开日：
20201030
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种多目标的辐射屏蔽设计方法，包括以下步骤：1)在辐射粒子输运软件中对需要优化的屏蔽模型进行建模；2)辐射粒子输运软件产生数量为N的初始值QG作为优化参数代入辐射粒子输运软件中进行计算；3)对各目标函数的值进行评价；4)选取若干初始值；5)得新的若干个体RG；6)将步骤5)得到的新的若干个体RG作为新的初始值，再转至步骤3)，直至满足终止条件为止，得各目标的帕累托最优前沿，根据各目标的帕累托最优前沿进行辐射屏蔽设计，该方法能够基于多目标优化实现辐射屏蔽的设计并提供各目标之间的权重关系，供屏蔽设计者根据实际情况权衡选择合适的解。

申请人：西安交通大学
地址：710049 陕西省西安市咸宁西路28号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：房鑫
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木星系探测中多层材料的辐射屏蔽优化设计方法

genetic algorithm with the MU-LASSIS software and propose a method to determine the best structure of the
multilayer shielding to minimize the total ionizing dose. With this method, the optimized shielding structure is
apoapsis, lead layer
combined with a 0.158 mm magnesium layer. The total ionizing dose after the shielding structure is 120.3
krad(Si)/a. Compared with the traditional aluminum shielding structure, about 43.6% of the mass can be reduced.
obtained under the constraint of the total mass of the structure. The best structure is featured by the high-Z and
low-Z materials combined, usually laid in double- or triple-layer, and the high-Z material layer is placed outside.
Abstract: The energetic particle radiation environment in the Jovian radiation belt is much higher than that

多目标辐射屏蔽优化设计方法

多目标辐射屏蔽优化设计方法杨寿海;陈义学;王伟金;陆道纲【摘要】Due to the shielding design goals of diversification and uncertain process of many factors, it is necessary to develop an optimization design method of intelligent shielding by which the shielding scheme selection will be achieved automatically and the uncertainties of human impact will be reduced. For economical feasibility to achieve a radiation shielding design for automation, the multi-objective genetic algorithm optimization of screening code which combines the genetic algorithm and discrete-ordinate method was developed to minimize the costs, size, weight, and so on. This work has some practical significance for gaining the optimization design of shielding.%由于复杂核装置的屏蔽设计目标的多样化,同时屏蔽设计过程的不确定因素众多,因此有必要开发一种智能屏蔽优化设计的方法,实现屏蔽方案选择的自动化,减少人因等不确定因素的影响.本工作结合遗传算法与离散纵标方法,同时考虑造价、体积、重量等的最小化,开发了遗传算法多目标屏蔽优化程序,实现了经济可行的辐射屏蔽设计方案的自动化获取.该工作对优化屏蔽设计方案的获取有一定的现实意义.【期刊名称】《原子能科学技术》【年(卷),期】2012(046)001【总页数】5页(P79-83)【关键词】遗传算法;多目标;屏蔽优化【作者】杨寿海;陈义学;王伟金;陆道纲【作者单位】华北电力大学核科学与工程学院,北京102206;华北电力大学核科学与工程学院,北京102206;国家核电软件技术中心,北京 100029;华北电力大学核科学与工程学院,北京102206;华北电力大学核科学与工程学院,北京102206【正文语种】中文【中图分类】TL32辐射屏蔽系统设计是核工程设计的重要组成部分，其设计方案直接关系到核装置及人员的辐射安全，并极大地影响装置总体性能及工程造价等，甚至会制约最终目标的实现。

基于多目标进化算法的反应堆辐射屏蔽优化方法研究

基于多目标进化算法的反应堆辐射屏蔽优化方法研究
刘程伟;陈珍平;杨超;张华健;孙爱扣;雷济充;于涛
【期刊名称】《原子能科学技术》
【年(卷),期】2024(58)6
【摘要】新型核能与核动力装置的发展对辐射屏蔽设计方法提出了更高要求。

面对空间堆、船用堆等装置的小型化、轻量化设计需求,传统辐射屏蔽多目标优化方法存在优化目标少、优化参数单一、全局性差等缺陷,难以满足辐射屏蔽智能设计的需求。

本文基于第三代非支配排序遗传算法和改进多目标人工蜂群算法开展面向反应堆屏蔽层重量、体积和特定区域辐射剂量等多目标约束条件下的辐射屏蔽优化方法研究,并对各算法的优化性能、优化方案进行对比分析。

结果表明,本文方法相较于传统屏蔽智能设计方法展现了更好的优化性能,并在实际工程问题中体现了可靠性,可为辐射屏蔽设计优化提供新思路。

【总页数】10页(P1261-1270)
【作者】刘程伟;陈珍平;杨超;张华健;孙爱扣;雷济充;于涛
【作者单位】南华大学核科学技术学院;南华大学先进核能技术设计与安全教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TL37
【相关文献】
1.基于多种群协同进化免疫多目标优化算法的百叶窗优化研究
2.基于差分进化算法的电力多目标调度运行优化方法研究
3.基于多目标差分进化算法的含分布式电源配电网无功优化方法
4.基于遗传算法的反应堆三维屏蔽结构高维多目标优化方法研究
5.基于FCNN-NSGA-Ⅲ的反应堆辐射屏蔽设计智能优化研究
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遗传算法辐射屏蔽材料设计

遗传算法辐射屏蔽材料设计遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算优化方法。

它对于复杂问题的求解具有很好的适应性和鲁棒性，适用于多个领域的问题求解。

辐射屏蔽材料设计是一个涉及多变量、多目标和多约束条件的复杂问题，有很强的设计难度。

本文将结合辐射屏蔽材料设计问题，介绍遗传算法的基本原理，并讨论如何利用遗传算法进行辐射屏蔽材料设计的优化。

一、遗传算法基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的计算优化方法。

其基本流程包括初始化种群，评估适应度，通过选择、交叉和变异等操作，生成新的种群，再评估适应度并迭代进行，直至达到满意的结果。

具体来说，遗传算法的基本流程包括以下几个步骤：（1）种群初始化：随机生成初始种群，种群中每个个体都是问题的一种解。

（2）适应度评估：对于每个个体，通过定义适应度函数，计算其适应度值，该值越高，表示该个体对于问题求解越好。

（3）选择操作：选择适应度高的个体作为父代，进行遗传操作。

（4）交叉操作：将父代个体的基因进行随机的组合，生成新的个体。

（6）新种群生成：选择操作、交叉操作和变异操作后，生成新的种群，代替旧种群。

（7）收敛判断：当达到预先设定的收敛标准，即问题求解的精度符合要求，或达到迭代次数，停止算法。

首先，需要确定优化目标和设计参数。

辐射屏蔽材料设计的目标往往是最小化辐射脉冲对设备和人员的影响。

设计参数包括屏蔽材料的密度、厚度、成分以及几何形状等。

同时，约束条件也需要进行定义，如辐射屏蔽材料的重量不能过大，厚度不能过薄等。

其次，需要建立适应度函数。

适应度函数定义为优化目标与约束条件的加权和，其值越小表示设计方案越优秀。

为了充分考虑多目标设计，可以采用加权可拓性距离聚类(Weighted Extensible Distance Clustering，简称WEDC)进行多目标优化求解。

WEDC方法可以将多目标问题转化成单目标问题，通过距离聚类的方式进行计算。

然后，按照遗传算法的基本流程进行优化求解。

基于多目标进化算法的反应堆辐射屏蔽优化方法研究

基于多目标进化算法的反应堆辐射屏蔽优化方法研究在现代核能科技的广阔舞台上，反应堆辐射屏蔽的优化问题犹如一颗璀璨的明珠，吸引着无数科研人员的目光。

如何在这复杂的问题中找到最佳的解决方案？多目标进化算法为我们提供了一种全新的思路。

首先，我们要明确什么是多目标进化算法。

这是一种模拟自然进化过程的搜索算法，它能够在多个目标之间进行权衡，寻找到一个最优解集。

在反应堆辐射屏蔽优化问题中，我们需要同时考虑屏蔽效果、成本、安全性等多个因素，这正是多目标进化算法的用武之地。

想象一下，如果我们将反应堆辐射屏蔽优化问题比作一场激烈的战斗，那么多目标进化算法就是一位智勇双全的将领。

它能够带领我们穿越问题的迷雾，找到最佳的战场位置。

在这个过程中，每一个目标都像是一块拼图，只有将所有拼图完美拼接在一起，我们才能得到一个完整的解决方案。

然而，这场战斗并非易事。

我们需要面对的是一个个巨大的挑战。

首先是数据的收集和处理。

反应堆辐射屏蔽优化问题涉及到大量的数据和参数，如何准确、高效地处理这些数据是我们必须解决的问题。

其次是算法的选择和设计。

多目标进化算法有很多种，如何选择最适合当前问题的算法是一个关键问题。

最后是结果的验证和评估。

即使我们找到了一个看似优秀的解决方案，也需要通过严格的实验和评估来验证其有效性和可行性。

面对这些挑战，我们不能退缩。

相反，我们应该以更加坚定的信念和更加执着的努力去迎接它们。

因为只有这样，我们才能在这场战斗中取得胜利，为人类的核能事业做出更大的贡献。

在这个过程中，我们需要不断地学习和探索。

我们要学习最新的科研成果和技术动态，了解多目标进化算法的最新进展和应用情况。

我们还要学会与其他领域的专家进行合作和交流，共同推动反应堆辐射屏蔽优化问题的研究进展。

同时，我们也要关注实际问题中的应用需求和挑战。

我们要深入到核电站的实际工作中去，了解他们的需求和困扰，为他们提供切实可行的解决方案。

只有这样，我们的研究成果才能真正转化为实际生产力，为人类的核能事业做出更大的贡献。

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杨寿海，陈义学，王伟金，道纲陆
（．北电力大学核科学与Ｔ程学院，京１２０；．１华北０２６２国家核电软件技术中心，北京１０２）００９
摘要：于复杂核装置的屏蔽设计目标的多样化，时屏蔽设计过程的不确定因素众多，此有必要开由同因发一种智能屏蔽优化设计的方法，现屏蔽方案选择的自动化，少人因等不确定因素的影响。本工作实减
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｄｕｏｔｓｅｄｎｇｄｅｉｎｇｏｌｆｄｖｅｓｆｃｔｏｎｄｎｃｒａｎｐｒｃｓｏｅｔｈｅｈｉｌｉｓｇａｓｏｉｒｉｉａｉｎａｕｅｔｉｏｅｓｆｍａａｔｒｎｙｆｃｏｓ，ｉｓｎｅｅｓｒｔｄｖｌｐｎｐｔｍｉａｉｄｅｉｎｍｅｈｏｏｎｔｌｉｎｔｔｃｓａｙｏｅｅｏａｏｉｚｔｏｎｉｓｇｔｄｆｉｅｌｇｅｓｅｄｉｈｉｌｎｇｂｙｗｈｉｈｔｅｓｅｄｉｇｓｈｅｅｓｌｃｉｉｌｂｅａｈｅｅｕｔｃｈｈｉｌｎｃｍｅｅｔｏｎｗｌｃｉｖｄａｏｍａｉａｌｎｄｔｔｃｌｙａｈｅｕｅｔｉｉｓｏｍａｍｐｃｌｅｃｄＦｏｃｎｏｃｌｆａｉｌｙｔｃｅｅａｎｃｒａｎｔｅｆｈｕｎｉａｔｗｉｌｂｅｒｄｕｅ．ｒｅｏｍｉａｅｓｂｉｉＯａｈｉｖｔ
第４卷第１６期
２１年１０２月
原
子
能
科
学
技
术
Ｖｏ．１４６，ＮＯ．１
ＡｔｍｉｏｃＥｎｅｇｙＳｉｎｃｎｄＴｅｈｌｙｒｃｅｅａｃｎｏｏｇ
Ｊｎ２１ａ．０２
多目标辐射屏蔽优化设计方法
结合遗传算法与离散纵标方法，同时考虑造价、积、量等的最小化，发了遗传算法多目标屏蔽优化体重开程序，现了经济可行的辐射屏蔽设计方案的自动化获取。该工作对优化屏蔽设计方案的获取有一定实
ｒｄａｉｎｓｉｌｉｇｄｓｇｏｕｏｔｎ，ｔｅｍｕｔ— ｂｔｖｅｅｉａｇｒｔｍｐｉ — ａｉｔｏｈｅｄｎｅｉｎｆｒａｔｍａｉｏｈｌｉｊｃｉｅｇｎｔｌｏｉｈｏｔｏｅｃｍｉ
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的现实意义。
关键词：遗传算法；目标；蔽优化多屏中图分类号：Ｌ２Ｔ３文献标志码：Ａ文章编号：００６３（０２０ —０９０１０—９１２１）１０７ —５
ＭｕｔｏｊｃｉｅＯｐｉｚｔｎＤｅｉｎＭｅｈｄｌ — ｂｔｔｉｅｖｍｉａｉｓｇｔｏｏ
ｏｄａｉｎＳｅｄｎｇｆＲａｉｔｏｈｉｌｉ
ＹＡＮＧｈｕｈｉ，ＣＨＥＮ — ｕ，ＷＡＮＧｅｊＵｏｇｎＳｏ — ａＹｉｅｘＷｉｉ，ＬＤａ — ａｇ —ｎ
（．ｃｏｌｆｃｅｒＳｉｎｅａｄＥｎｎｅｉｇ，ＮｏｔｉａＥｌｃｒｃＰｏｒＵｎｖｒｉｙ，１ＳｈｏＮｕｌａｃｅｃｎｇｉｅｒｎｏｒｈＣｈｎｅｔｉｗｅｉｅｓｔＢｅｊｎ０２６，Ｃｉａ；２ＳａｅＮｕｌａｗｅｏｔｒｖｌｐｍｅｔｎｅｉｉｇ１２０ｈｎ．ｔｔｃｅｒＰｏｒＳｆｗａｅＤｅｅｏｎｔｒ，Ｂｅｊｎ００９Ｃｅｉｉｇ１０２，Ｃｈｎ）ｉａ
Ｋｅｒｓｅｅｉｌｏｉｍ；ｍｕｔｏｊｃｉｅｈｅｄｎｐｉｚｔｏｙｗｏｄ：ｇｎｔｃａｇｒｔｈｌｉｂｔｖ；ｓｉｌｉｇｏｔ —程设计的重要组
成部分，设计方案直接关系到核装置及人员其的辐射安全，并极大地影响装置总体性能及工