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辐射屏蔽及堆芯燃料设计是核装置及反应堆设计的两大组成部分，直接影响其安全性和经济性。大型核装置及反应堆（如先进核电站、核潜艇、空间站等）的屏蔽及堆芯设计通常是非常复杂耗时的多目标优化过程，目前传统的优化设计主要依靠设计者的主观经验及判断，其设计效率及可靠性急待改进。粒子群算法作为一种有效的随机搜索算法，具有智能性、并行性、通用性等特点，已应用于多个领域并取得良好效果。随着人工智能、机器学习等算法的兴起，神经网络算法也得到广泛应用。本项目拟将粒子群算法、神经网络、先进屏蔽及堆芯计算方法有机结合，建立辐射屏蔽及堆芯燃料多目标优化设计理论及方法，研究多进化类型并行的先进粒子群算法，以及基于BP神经网络的“海选+精选”多层次快速寻优计算方法等，在此基础上进行核装置智能优化设计的尝试，为大型复杂核装置、各种用途的核反应堆等核能系统的屏蔽及堆芯计算提供先进方法及工具，具有重要的学术意义和实际应用价值。针对压水堆可燃毒物优化问题，本研究提出的算法及程序给出了优化设计方案。该结果与本文作者通过人工搜索优化得到的结论基本一致。体现了智能优化算法具有一定的替代工程师人工经验，进行优化设计方案筛选的能力。

本研究为堆芯燃料及可燃毒物设计提供了有用的方法和工具。开发了反应堆燃料及可燃毒物智能优化设计程序，该软件已交付中国核动力研究设计院使用，并应用于大型压水堆核电站及长寿期堆芯的可燃毒物材料类型、可燃毒物形式、布置方式、轴向分区等的自动优化问题。在长寿期堆芯及新型核能装置的可燃毒物选型优化设计中有重要的工程应用价值。

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