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遗传算法在中子-γ混合辐射场屏蔽材料优化设计中的应用
韩文敏, 戴耀东, 姚初清, 田家祥, 蒋丹枫, 周一帆
计算物理    2024, 41 (3): 357-366.   DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8714
摘要159)   HTML3)    PDF (8011KB)(548)   

针对中子-γ混合辐射场, 对屏蔽材料中的金属氧化物填料组分进行优化, 通过蒙特卡罗程序模拟获得WO3/Bi2O3/Gd2O3/B4C混合填料对低能中子与不同能量γ射线的综合屏蔽性能, 采用遗传算法和神经网络寻找填料组分的最优配比。通过对总剂量当量的计算和优化, 发现不同辐射环境下最优配比是不同的, 在中子(热中子麦氏分布能谱)通量与γ射线(0.5~3 MeV)通量相同时, 当添加屏蔽填料总质量一定, Bi2O3与B4C质量比为9:1的混合填料综合屏蔽性能达到最优。将几种混合辐射环境下得到的最优解代入蒙特卡罗程序验证, 误差在可接受范围内, 表明该屏蔽填料组分的优化设计是可行的, 节省计算时间, 为屏蔽材料的设计和制备提供了理论依据。

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