基于数据驱动的移动式微型核反应堆屏蔽智能优化设计研究
来源：核动力工程杂志2025年第2期北京时间：
作者：雷铠灰, 吴宏春, 贺清明, 曹毅, 李晓静, 刘国明
单位：1.西安交通大学核科学与技术学院，西安，710049；2.西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，西安，710054；3.中国核电工程有限公司，北京，100840；
摘要：为快速获得满足工程偏好的移动式微型核反应堆（微堆）轻量化屏蔽设计方案，本研究采用基于数据驱动的代理模型和多目标智能优化算法，对陆基移动式微堆的运行屏蔽开展具有多约束和工程偏好的多目标优化设计。首先通过对先进屏蔽材料参数和屏蔽几何参数采样构建变规模优化空间下的数据集，其次基于此数据集训练多频率尺度神经网络MscaleDNN，并耦合基于图形处理器（GPU）并行的一维离散纵标法（S<i><sub>N</sub></i>）中子-光子耦合输运求解器，以建立稳定的高效高精度剂量率预测代理模型S<i><sub>N</sub></i>-MscaleDNN，之后与引入罚函数法和工程偏好模型的第二代非支配排序（NSGA-II）遗传算法耦合，实现满足剂量率安全、材料和力学限制等多约束以及工程偏好的屏蔽优化设计。研究结果表明，代理模型在变规模优化空间下可实现单个屏蔽方案毫秒级评估且预测泛化误差整体在10%以内，其与优化算法耦合后优化得到的多个屏蔽方案满足各项指标限值和工程偏好，本研究建立的方法能够用于变规模优化空间下移动式微堆的轻量化屏蔽优化设计。
关键词：屏蔽优化设计, 多目标优化, 神经网络, 移动式微型核反应堆, 代理模型, 数据驱动
基金资助：国家自然科学基金（12375175）；中核集团领创科研项目基金
