模拟退火算法优化堆H芯设计

在反应堆物理设计中,为了展平堆芯功率、提高核燃料利用率和降低运行成本,必须对堆芯燃料管理作优化设计.该文着重介绍了模拟退火算法,针对优化堆芯物理设计提出了优化目标函数和罚函数,采用罚函数处理的方法进行模拟退火算法,对NHR-200反应堆作了实例计算,使首炉循环未的有效增殖因子Keff提高了2.5%,展平了功率分布,得到了令人满意的结果.     

三束流驱动ADS次临界反应堆堆芯初步设计

在 "启明星-1"实验装置的设计基础上,设计了三束流驱动ADS次临界反应堆堆芯的布置方案,计算并比较了三束流驱动和单束流驱动ADS次临界堆内径向与轴向中子通量密度分布.结果表明,三束流驱动ADS的次临界反应堆的布置方案通过调整源点位置能降低堆内轴向功率形状因子,能够有效的展平堆内功率径向分布.     

低浓化医院中子照射器（IHNI-1）堆芯的物理方案设计

采用蒙特卡罗程序MCNP/4B模拟计算了功率为30 kW的低浓化医院中子照射器的堆芯物理参数,设计了合理的堆芯布置方案、235U富集度、控制棒价值、后备反应性和停堆深度,得到固有安全性较高、寿期达10年且无需换料、采用低浓化UO2燃料的医院中子照射器的堆芯物理设计方案,为后续反应堆工程设计以及硼中子俘获治疗肿瘤用中子束的设计提供理论依据。     

核供热堆换料优化设计研究

为了更加充分利用核燃料,在一定的初始燃料富集度和合理地展平功率分布的条件下,达到高燃耗,必须对核供热堆的初装堆芯和换料方式作优化设计,以便实现在给定工况下核燃料循环的最优化和降低燃料成本。叙述了换料优化设计的步骤和倒换料规则,并对低泄漏堆芯和传统的外内装载方式进行了换料优化设计,得到了可供工程设计参考的一种换料优化方案,该方案可提高循环末组件燃耗、降低整个循环过程中的最大功率峰因子。     

不确定性优化方法在船型优化设计中的应用

为了使非高精度的近似模型在船型优化中发挥最大效用,引入不确定性优化方法,采用区间数描述反向传播(BP)神经网络构建的兴波阻力系数近似模型的不确定性,基于主尺度与船型系数联合组成的设计空间构建了最小总阻力的优化模型.采用双层嵌套优化体系,外层采用加入学习因子改进策略的粒子群算法对引入罚函数的总阻力目标函数进行优化,内层采用改进的快速模拟退火算法针对近似模型的不确定域求解目标函数区间.算例表明了不确定性优化体系的优越性与两种优化算法的适用性.     

模拟退火算法及其在多层密度界面反演中的应用

模拟退火算法是以固体退火过程为物理背景的全局优化算法,具有全局寻优的能力,是一种有效的非线性组合优化算法。模拟退火反演算法实质是利用了地球物理反演问题求解过程与熔化固体退火过程的相似性,模拟其达到最低能量状态为系统目标函数的最优解。本文概要地介绍了模拟退火法的基本原理,解的接受准则,模拟退火法的实现方法、特点及其局限性。总结了近年来对模拟退火方法进行的改进,并给出了模拟退火法在多层密度界面反演中的实例。     

模糊PID控制在核反应堆功率控制中的研究

应用核反应堆堆芯的中子动力学数学模型建立传递函数.采用模糊PID方法设计了反应堆功率控制器控制反应堆功率负荷跟踪变化.Simulink仿真表明所采用的模糊PID控制算法来控制反应堆功率的输出,比传统PID控制取得了较好的控制效果.     

石墨熔盐堆的快中子注量率展平研究

在石墨熔盐堆中,快中子辐照将导致石墨的性能逐渐下降,当快中子积分注量达到3×1022n/cm2时,需对石墨进行更换。本文针对450 MWth石墨熔盐堆单区与三区堆芯设计的快中子注量进行比较研究。结果表明,采用三区堆芯方案可有效展平堆芯快中子注量率,三区堆芯设计的最大快中子注量率为4.2×1013n/cm2·s,比单区堆芯低约33%,在75%负荷因子下,三区堆芯设计可满足30年满功率运行,而不需更换堆芯石墨。     

非线性不等式约束优化问题的指数型精确罚函数算法

针对非线性不等式约束优化问题,通过增加一个变量构造了一种新的指数型罚函数,进而证明了该罚函数的光滑性和精确性.进一步,设计了一种求解非线性不等式约束优化问题的精确罚函数算法.数值计算的结果表明了该算法的可行性.     

遗传禁忌混合算法在WWER型压水堆换料优化中的应用

介绍了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法在六角形组件压水堆堆芯布料方案优化计算中的应用.采用该混合优化算法分别以寿期末硼浓度最大、功率峰因子最小和兼顾寿期与功率峰因子为目标对Kalinin-5核电站第二循环布料方案进行了优化计算.结果表明,混合优化程序所得到的最优堆芯布置明显优于原堆芯布置.     

基于模拟退火算法的船中剖面优化设计研究

将模拟退火算法技术应用于船中剖面优化设计，在图形环境中建立了船中剖面力学模型和优化模型，以船中剖面面积为目标函数，钢板厚度和型钢断面面积为设计变量，在强度和稳定性约束下进行优化，使优化后的船后剖面满足设计要求，算例结果表明结合模拟退火算法技术进行船中剖面优化是可行的，该法在初始设计阶段可用于船中剖面设计。     

利用模拟退火算法对200 MW供热堆堆芯核设计的优化

对 2 0 0 MW核供热堆装载模式 (燃料组件布置、可燃毒物棒根数和可燃毒物质量分数配置 )进行了优化。利用模拟退火算法和先进格林函数节块法进行多步燃耗优化计算。引入敏感性系数 ,并通过敏感性分析的方法决定优化参数 ,因此在单目标和多目标优化时均取得了明显的效果。对组件布置和可燃毒物质量分数的优化计算结果表明 ,在不改变原有的富集度和组件类型的前提下 ,与参考值相比 ,优化后的循环长度、功率峰因子和卸料燃耗均有明显的改善。该燃料管理方法不仅可用于低温堆而且也可以推广到压水堆     

用模拟退火算法设计可见光区多层增透膜系

构造了光学薄膜优化设计的评价函数,用模拟退火算法设计了可见光区五层增透膜系,并与传统优化算法DFP变尺度法和单纯形法的设计结果进行了比较。     

基于SA-CS算法的含分布式电源配电网优化重构

电力行业作为拯救国民经济、社会和人类生活的基础产业,将面临重大改善,而作为电力系统重要组成部分的电网结构调整也应得到优化。本文针对配电网优化重构问题,以系统有功网络损耗最小、节点电压偏移量最小作为优化目标建立配电网重构目标函数;对于含分布式电源配电网系统,系统环形拓扑结构变得更加复杂,布谷鸟搜索算法容易出现收敛速度慢,容易陷入局部最优,后期收敛精度差的缺点,本文提出一种基于混合模拟退火布谷鸟搜索算法的配电网重构算法。通过引入模拟退火操作,提高算法收敛速度与精度。将该算法应该用于配电网重构问题,仿真结果表明相较于传统算法此算法有更快的收敛速度,同时有效的降低了配电网络的有功损耗,极大的提高了节点电压幅值;提高了配电网运行的稳定性与供电质量,对配电网安全经济稳定的运行提供了参考。     

乏燃料在加速器驱动的次临界模块式HTGR中的燃烧

环状模块式高温气冷堆 (HTGR)采用包覆颗粒燃料 ,其乏燃料经过一段时间的堆外冷却后 ,可以再利用。研究了 35 0 MW环状模块式 HTGR乏燃料在加速器驱动的次临界堆中燃烧的物理可行性。给出了功率为 30 MW次临界堆概念设计 ,利用 MCNP程序模拟中子在次临界堆内的输运过程 ,利用 ORIGEN2程序进行燃耗计算。结果表明 :加速器驱动的次临界气冷堆具有可靠的次临界度和低的功率密度 ,用于燃烧 35 0 MW环状模块式 HTGR乏燃料 ,从能源利用的角度考虑 ,可以获得约 2 0 %的额外收益     

基于GASA算法的成品燃油战时公路配送路径优化

为了实现配送的路径优化,结合战时极其重要的物资--成品燃油,提出了多属性道路网络下成品燃油战时配送的路径优化问题.综合考虑战时配送VRP(vehicle routing problem)的多个评价目标,基于重要性的多目标分层优化思想,分析建立了问题的完全分层优化模型.将进化算法和传统优化技术相结合,构造了模型的两层求解算法,第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA(genetic simulated annealing algorithms)算法,第二层采用枚举法.实验表明,所构造的算法较标准遗传算法更有效.     

模拟退火算法在电磁兼容领域的应用

解决了LCD控制电路主芯片对带铆接屏蔽壳主板内部的耦合干扰所产生电磁辐射的优化问题;采用模拟退火法优化带接地铆接点的个数,最大限度的减少谐振频率的出现,使目标函数的电场强度最小,对屏蔽层的穿透能力最弱,辐射干扰最低。实验数据证明,模拟退火算法是优化产品结构参数的有效手段。     

基于模态分析的输电塔结构优化模型

选取常见的干字型角钢塔,提出一种新型的基于模态分析输电塔结构优化模型。构建参数化输电塔结构有限元模型,采用拉丁超立方抽样方法进行高效抽样,将样本空间进行均匀划分,再对样本空间抽样,规避了Monte Carlo法样本空间低效重复抽样的缺点,有效提高Monte Carlo随机有限元法的运算效率;分别采用线性回归,纯二次回归,交叉回归及完全二次回归公式优化输电塔结构,通过线性回归残差分析,并综合考虑相关系数R2、F值、P值及评估误差E,选用完全二次回归模型构造输电塔随机输入变量与各随机输出变量之间的数学关系;分别采用模拟退火算法与遗传算法对模型进行优化,优化结果表明：两种算法均能实现全局搜索,规避优化过程中局部最小点;遗传算法的优势更为明显,收敛速度快,计算耗时短,并且目标函数的优化结果较模拟退火算法更优;与输电塔原始结构相比,遗传算法和模拟退火算法优化后的输电塔耗材总体积分别降低19.97%和19.96%,较为接近;经遗传算法优化后的输电塔优化结构五阶固有频率与一阶固有频率的差值是原设计的138.1%,模拟退火算法优化后的结果为113.7%,经遗传算法优化后的输电塔优化结构更好。     

基于量子退火算法的配电网故障定位

由于分布式电源在配电网的高渗透给有源配电网的保护技术和策略带来了挑战,致使传统方法在故障诊断中稍显逊色。针对此现状本文提出基于量子隧穿效应的量子退火算法实现故障诊断,并通过对量子退火算法进行优化以改善其在复杂配电网故障诊断中有小概率陷入局部极小值的问题。首先拓展传统故障定位适应度函数为量子退火算法的评价函数;其次,提出混沌优化产生初始磁场强度和初始温度提高搜索效率,利用自适应公式计算扰动次数,并设计陷入局部最优时的扰动方法跳出当前最优可行解;接着构造具备升温特点的温度衰减函数,选择合适形式的磁场衰减函数;最后将改进的量子退火算法进行三种经典函数的测试,并分别应用于33节点单电源和33节点含分布式电源配电网两个故障场景中。模拟仿真表明,改进量子退火算法在故障定位问题中具备可行性,能够适应联络开关的开闭变化和多个含分布式电源的投切,表现出良好的定位准确率,容错性和全局寻优能力等。     

两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.