基于智能决策支持系统的空间堆辐射屏蔽优化

由于运载重量和成本的限制,空间核动力系统的质量是一个关键参数.辐射屏蔽系统是空间核动力系统自重的主要贡献之一.因此,有必要研究空间核动力系统质量最小化的屏蔽优化问题.为了实现空间堆辐射屏蔽快速设计与智能优化,基于精英策略的快速非支配遗传算法(Non Dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法相结合的智能优化方法,对Topaz-II空间堆辐射屏蔽进行优化,将屏蔽层的总质量与剂量率作为优化目标,得到辐射屏蔽方案Pareto最优解集.同时,为了实现屏蔽方案自动化选择,将NSGA-II得到的Pareto解集作为BP神经网络算法的数据库对数据进行分析学习,建立屏蔽方案智能决策支持系统.该系统可根据工程实际需求,设置基础理论模型,获得满足工程需求的空间堆屏蔽方案.最后利用Topaz-II空间堆模型对本文方法开展了数值验证研究,证明了本文方法的正确性与可行性,可为空间堆辐射屏蔽优化提供理论与技术支撑.