计算物理

作者：韩文敏, 戴耀东, 姚初清, 田家祥, 蒋丹枫, 周一帆

关键词：蒙特卡罗, 遗传算法, 神经网络, 屏蔽设计, 中子-γ混合辐射场

针对中子-γ混合辐射场, 对屏蔽材料中的金属氧化物填料组分进行优化, 通过蒙特卡罗程序模拟获得WO3/Bi2O3/Gd2O3/B4C混合填料对低能中子与不同能量γ射线的综合屏蔽性能, 采用遗传算法和神经网络寻找填料组分的最优配比。通过对总剂量当量的计算和优化, 发现不同辐射环境下最优配比是不同的, 在中子(热中子麦氏分布能谱)通量与γ射线(0.5~3 MeV)通量相同时, 当添加屏蔽填料总质量一定, Bi2O3与B4C质量比为9:1的混合填料综合屏蔽性能达到最优。将几种混合辐射环境下得到的最优解代入蒙特卡罗程序验证, 误差在可接受范围内, 表明该屏蔽填料组分的优化设计是可行的, 节省计算时间, 为屏蔽材料的设计和制备提供了理论依据。

来源：2024年第3期

《计算物理》期刊编辑部

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