一种新型网格资源调度算法的研究

网格的一个重要功能就是多个虚拟机构间共享资源.网格资源调度是其中关键问题之一.本文提出一种新型的网格资源调度算法--最小跳数算法,首先通过广度搜索遍历找到资源,并同时生成跳数场,再根据跳数调度资源.通过算法仿真证明,最小跳数算法大大提高了资源调度的效率.     

一种基于混沌的密码编码算法

混沌在数字通信领域至少有3个方面的应用前景,即压缩、调制、加密。本工作主要讨论加密的应用。国外虽已有一些利用混沌加密数字通信信号的方法,但仅是在密码编码学的边缘徘徊。本工作首先分析了混沌映射和密码编码的联系和区别,以便明确混沌理论和密码编码学之间关系,这将有助     

一种基于ART算法的快速图像重建技术

ART算法是一个不断迭代的图像重建方法,提高该算法的重建速度一直是研究的重要方面。针对ART算法简化权因子重建模型,提出了一种快速网格遍历算法,通过简单的加减法和比较运算,即可确定射束穿过的网格编号。由于权因子在迭代过程中实时计算,节省了大量的存储空间,大大提高了ART算法的重建速度。实验结果表明本文提出的算法非常有效,与传统方法相比,重建速度提高了近10倍。     

用于堆芯换料方案优化的区间限界算法的改进及验证

区间限界算法是一种性能较好的堆芯换料方案优化方法.为进一步提高该算法的性能,本文在原算法基础上添加“精英策略”,数值结果表明,算法的收敛速度和优化解的质量都得到了提高.为了处理多模态换料方案优化问题,又为算法添加了多区间模型,数值结果表明,在不增加计算量的前提下算法具备了多模态优化能力.使用了这2种改进方法后,区间限界算法的工程实用性得到进一步增强.     

一种改进的顶点成分分析端元提取算法

顶点成分分析算法需要预先提供端元数目,端元数目正确与否对结果会产生较大影响,其算法在实际应用中多次运行的结果不稳定。针对上述缺点提出了一种改进的顶点成分分析端元提取算法。该方法在n维光谱空间中生成n个彼此正交的单位向量,在此基础上生成与之具有一定夹角的单位向量,将光谱空间中的像元点分别投影在单位向量上以获取端元。结果表明改进的顶点成分分析端元算法提高了端元提取结果的稳定性。     

矩阵模型光子束剂量算法的改进

改进了矩阵模型剂量算法.建立了射野矩阵、质心插值公式.提高了计算效率。该方法与AAPM55#测试结果及直接实验测量值进行比较和检验,结果表明,计算速度快,适合作为放射治疗计划系统的快速剂量算法。     

一种自适应差分进化算法及其在空间堆智能设计中的初步应用

空间堆具有广阔的应用前景,对其结构的优化设计有着极高的经济和技术应用价值.但空间堆结构优化设计中变量耦合度高、设计复杂,人工求解过程低效耗时,且往往得不到最优解.以经典差分进化(Differential Evolution,DE)算法为基础,提出了一种自适应的DE算法.通过对控制参数采取动态调整的策略,平衡全局和局部搜...     

三种解谱算法求解中子能谱的解谱效果比较

使用多球谱仪测量中子能谱时,需要使用"少道"解谱算法。为此,本文分别将迭代算法、蒙卡算法和遗传算法应用到中子能谱解谱中,通过MCNP模拟几种辐射防护常见的中子能谱,模拟得到探测器在各个球中的计数,然后使用迭代算法、蒙卡算法和遗传算法进行解谱,并对三种解谱算法的解谱效果进行比较。结果显示,三种算法均能够很好的完成解谱,且给出的中子注量、周围剂量当量和平均能量与参考值符合的也较好。另外,在典型的中子辐射场,三种算法的使用条件不同,可相互配合,较好的给出解谱结果。     

一种改进的~3H活度测量方法

文章采用大体积内充气正比计数管能谱法测量3H的活度,结合LLC方法,降低了系统的最小探测限MDC,基于能谱法测量3H的活度减少了实验和数据分析的工作量.还研究了基于能谱分析的阈修正、端效应修正和壁效应修正方法.研究方法对放射性气体活度测量装置的升级改造有参考意义.     

一种实用的工业核仪表信号处理方法

针对工业核测量的特点,设计了一种实用的核测量信号数字处理方法,以减少工业核仪表测量统计误差,改善动态响应性能.所设计的算法采用单片机实现,在γ射线液位计中的应用结果表明了该方法的有效性.     

遗传算法在压水堆平衡循环优化中的应用研究

建立了遗传算法用于核电站平衡循环优化的数学模型 ;提出了该模型的遗传编码和遗传操作 ,完成相关程序编制 ;并和NNGFM堆芯物理计算程序构成一个完整的堆芯燃料管理程序。为了检验优化效果 ,以大亚湾核电站第 5炉参数作为参考方案 ,在无初值的情况下 ,针对不同的目标函数进行平衡循环优化。结果表明 ,循环长度最大化能延长 1 0EFPD左右 ,功率峰因子最小化使得功率峰因子从1 3 6降低到 1 2 9。     

遗传算法在高通量工程试验堆燃料管理优化中的应用

建立了基于遗传算法的高通量工程试验堆(HFETR)堆内燃料管理优化模型。根据HFETR的实际情况,提出了基于组件位置的二进制编码/解码技术。研究了不同选择策略对算法性能的影响,探讨了遗传算法和专家经验的结合,吸收了自适应遗传算法的思想,得到了可直接应用于HFETR的优化换料方案。     

遗传算法在CANDU堆燃料管理中应用的研究

提出了在CANDU堆中应用遗传算法优选换料通道策略,并集成了BP人工神经网络用于CANDU堆堆芯参数预测,预测结果的评价值作为遗传算法的适应值。应用遗传算法和BP神经网络优化模型,研制了CANDU堆燃料管理通道优选程序GAREFUEL。使用换料通道优选程序GAREFUEL和CANDU堆燃料管理程序FMPHWR进行了360天换料模拟。计算结果表明：优选得到的换料通道能够满足堆芯参数限制,GAREFUEL具有快速高效的通道优选能力。     

遗传算法在HFETR堆芯优化设计中的应用

研究遗传算法在HFETR堆芯优化设计中的应用。计算程序中部分参数采用岷江试验堆堆芯优化程序中已采用的参数,计算方法上引入了对称变异算子与虚拟堆芯技术。虚拟堆芯技术的引入减少了获得优化方案的计算时间,而对称变异算子的应用增加了优化方案的工程实用性。从优化结果可以看出,转换比与同位素总产量都可提高10％以上,优化堆芯装载方案对称实用。满足工程要求。     

Optimization of Radioactive Waste Management System by Application of Multiobjective Linear Programming

A mathematical procedure is proposed to make a radioactive waste management plan comprehensively. Since such planning is relevant to some different goals in management, decision making has to be formulated as a multiobjective optimization problem. A mathematical programming method was introduced to make a decision through an interactive manner which enables us to assess the preference of decision maker step by step among the conflicting objectives.

The reference system taken as an example is the radioactive waste management system at the Research Reactor Institute of Kyoto University (KUR). Its linear model was built based on the experience in the actual management at KUR. The best-compromise model was then formulated as a multiobjective linear programming by the aid of the computational analysis through a conventional optimization. It was shown from the numerical results that the proposed approach could provide some useful informations to make an actual management plan.     

核电厂安全壳首次整体在役试验方案优化

安全壳整体试验是压水堆核电机组一项特大型、高风险、高难度的试验,通过模拟设计基准事故工况下安全壳内的峰值压力,在事故峰值压力平台下,进行安全壳整体泄漏率测量及各压力平台安全壳结构试验,以验证其密封和结构性能。安全壳整体试验是国家核安全局监管的一个重要见证点,试验结果直接决定是否能够启动反应堆发电。301大修安全壳整体试验是3号机组首次在役试验,本次试验汲取了秦山第二核电厂以往6次安全壳整体试验的经验和其他电厂的反馈,试验方案更加科学,试验的组织管理更为规范。文章对301大修安全壳整体试验的经验进行了论述和总结,希望对电厂以后的安全壳整体试验提供参考。     

关于质量保证的分级管理

介绍了核电厂（核岛、常规岛、BOP）物项、服务和工艺质量保证分级管理方面的相关法规、导则和技术文件中的要求,目的,对相关单位的要求,分级原则和级别划分。对各级质量保证要求的差别的考虑方法,以及国内质量保证分级管理现状和建议。     

Application of the Distributed Genetic Algorithm for In-Core Fuel Optimization Problems under Parallel Computational Environment

The distributed genetic algorithm (DGA) is applied for loading pattern optimization problems of the pressurized water reactors. A basic concept of DGA follows that of the conventional genetic algorithm (GA). However, DGA equally distributes candidates of solutions (i.e. loading patterns) to several independent “islands” and evolves them in each island. Communications between islands, i.e. migrations of some candidates between islands are performed with a certain period. Since candidates of solutions independently evolve in each island while accepting different genes of migrants, premature convergence in the conventional GA can be prevented.

Because many candidate loading patterns should be evaluated in GA or DGA, the parallelization is efficient to reduce turn around time. Parallel efficiency of DGA was measured using our optimization code and good efficiency was attained even in a heterogeneous cluster environment due to dynamic distribution of the calculation load. The optimization code is based on the client/server architecture with the TCP/IP native socket and a client (optimization) module and calculation server modules communicate the objects of loading patterns each other.

Throughout the sensitivity study on optimization parameters of DGA, a suitable set of the parameters for a test problem was identified. Finally, optimization capability of DGA and the conventional GA was compared in the test problem and DGA provided better optimization results than the conventional GA.     

放射性排入环境的限值和管理目标值

本文对排放限值的有关概念及其在秦山地区的应用进行了讨论。讨论中考虑了秦山厂址的长期发展规划及其对限值贮备的要求，还涉及到气、水两种途径间，以及不同核素组间的限值分配。根据限值的一般概念和关于排放控制的基本原则，文中建议性的给出了秦山一期工程的排放量管理目标植，并且通过与最优化释放值和排放上界值的比较，对其适当性进行了分析。