[发明专利]一种核辐射屏蔽材料优化设计方法

说明书

技术领域：

本发明属于材料领域，涉及一种材料优化设计方法，尤其是一种核辐射屏蔽材料优化设计方法。

背景技术：

核辐射屏蔽材料是各类核设施的重要组成部分，是核科学技术实践能否顺利实施的决定性因素之一。

传统核辐射屏蔽材料的研制方法是通过大量的理论计算和专业经验决定材料物质配比，再进行工艺研究，进而制造出材料样品，进行实验测量，最终选出好的屏蔽材料作为定型产品。传统研制方法有着周期长、原材料资源耗费大等不足。更重要的是，传统研制方法难于拓展到其它领域的核辐射屏蔽材料研制中。

发明内容：

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种核辐射屏蔽材料优化设计方法，可以实现中子、γ混合辐射屏蔽材料组分的优化设计，使核辐射屏蔽材料的研制由传统式跨越到科学节约式。它克服了传统研制方法周期长、原材料资源耗费大等不足。该方法能够设计出质量轻、体积小、核辐射屏蔽性能好的高性能材料，适用于核辐射屏蔽材料的组分和结构的设计，可拓展到核聚变、核废料处置，乃至航天工程等领域。

本发明的技术方案通过如下步骤实现：

一种核辐射屏蔽材料优化设计方法，包括如下步骤：

(1)将材料配比初始化：确定所设计核辐射屏蔽材料的组分，由遗传算法生成一个材料成分配比，计算组成这些材料的各种元素的配比；

(2)根据步骤(1)得到的元素配比，分别计算表征材料屏蔽性能，力学、热学性能以及抗辐照性能的物理量，如：经材料屏蔽后的γ射线和中子的总剂量当量、材料热导率、材料热膨胀系数和材料弹性模量等，每一个量作为子目标，给出每一个计算值；

(3)对根据步骤(2)结果无量纲化后，根据设计需要进行加权求和；

(4)根据步骤(3)得到一个优化目标函数的值，这个值就是遗传算法中的一个子体；对应材料配比适应特性，用遗传算法对这个子体进行选择、交叉和变异后会给出一个新的材料成分配比，再重复步骤(1)；通过循环计算，目标函数就会得到一个最佳值，输出最优化后的材料配比。

一般来说，这个最佳值就是目标函数的最大值或者最小值。本方法的主要工作是做新型屏蔽材料设计，材料对中子和γ射线混合源的屏蔽后的总剂量当量就是主导因素，选取较大的权重因子，并且希望它的值越小越好，也就是要求优化问题的最小值。所以步骤3)中的加权求和要进行适当的数学处理。

注：1.该方法也可进行屏蔽后计量的单目标优化设计；2.该方法不仅可以进行材料组分的优化设计，也可进行屏蔽体结构的优化设计。

本发明的核辐射屏蔽材料优化设计方法的创造性体现在如下方面：

1)通过适当选择遗传算法参数克服了遗传算法优化效率低或早熟收敛等不利因素；

2)基于遗传算法的优化设计方法实现了遗传算法程序与材料物性计算程序和屏蔽性能计算软件的接口处理，确保了由遗传算法控制的优化设计过程的实现；

3)在算法中需循环调用相关子程序，为兼顾计算的准确性和优化运算的高效性，建立了简易可靠的屏蔽计算物理模型，并在遗传算法中启用了数据精度控制等技巧；

4)多目标优化设计方法关键是各目标量的无量纲化和权重因子的选择，使计算结果具有物理意义，符合工程实际情况。

本发明所达到的有益效果包括：

1)能够对多种材料组分进行优化设计；

2)很容易编制成计算机程序来提高寻优效率，有效地指导新型核辐射屏蔽材料的设计和生产；

3)考虑屏蔽材料的多种性能的影响，能够优化设计出综合性能良好的新型屏蔽材料。

附图说明：

图1为本发明的遗传算法优化材料流程图；

图2为本发明的为PBa、PBb、PBc与参考材料的材料厚度-总剂量当量的曲线图；

图3为本发明的多种设计材料样本与参考材料深穿透屏蔽性能比较图；

图4为本发明的五种材料的总剂量-厚度曲线图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

实施例1：

铅硼聚乙烯系列材料的优化设计。

选择的基本材料组分是聚乙烯、碳化硼和铅。优化的目标函数为屏蔽后的总剂量当量。约束条件为材料的密度和某种组分的百分含量。见表5-1.

深入研究遗传算法程序GENOCOPII和MCNP软件。根据需要对它们做适当的改进，便于两个程序的连接和连接后的运行。利用C语言实现在遗传算法程序GENOCOPII中调用MCNP软件，完成整个算法的调试。然后对所选出来的材料进行优化计算。