黑龙江省留学归国人员基金(LC2012C05)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
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- 相关领域：核科学技术更多>>
- 钍基柱状高温气冷堆不同启动燃料特性初步分析被引量：2
- 2013年
- 钍是一种可转换材料,将其转换成233 U能极大提高现有核燃料资源的储量。为实现对钍的合理利用,以模块式柱状高温气冷堆GT-MHR的燃料组件作为研究对象,选取低浓缩铀、武器级钚、核反应堆级钚等作为其启动燃料。利用栅格输运计算程序DRAGON对这3种启动燃料下的钍基柱状燃料组件的寿期初中子能谱、无限增殖系数、燃耗、转换比以及233 U和232 Th的含量等参数进行了分析。结果表明,在易裂变物质初装量约为9%时,与低浓缩铀和武器级钚相比,核反应堆级钚作为启动燃料时组件寿期初中子能谱较硬、转换比较高;其燃耗达90GW.d/tHM;其无限增殖系数在寿期内的波动最小;燃耗为75GW.d/tHM时组件中233 U存余量与232 Th消耗量之比达0.566。
- 郑云涛丁铭张亮王黎东曹夏昕
- 关键词：武器级钚
- 遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中的应用被引量：3
- 2017年
- 堆芯换料方案的优化是一个典型的组合优化问题,其搜索空间异常庞大。传统的优化算法很难在如此巨大的搜索空间中寻找出全局最优解。遗传算法以其优良的自适应能力和优化能力,为组合优化问题提供了一个非常有效的解决途径。采用遗传算法对柱状高温气冷堆堆芯装料方案进行了优化,并编写了相应程序。为了提高堆物理的计算精度,堆芯临界计算采用26群输运计算。由于多群输运计算需要大量计算时间,为此对遗传算法进行了并行优化。为了验证遗传算法对柱状高温气冷堆换料的优化能力,构造了一个8组件的小型柱状高温气冷堆换料优化基准题。结果表明,遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中具有良好的优化能力和计算稳定性。
- 黄杰李文强丁铭
- 关键词：遗传算法换料优化
