基于SARAX/DAKOTA的快堆设计多目标优化框架开发与验证

摘要

与具有大量运行经验、设计目的相对单一的压水堆相比,快堆设计经验少、设计目的更复杂,难以直接使用经验方法实现考虑多目标、多约束的堆芯设计以及布料方案的优化。本文将遗传算法用于快堆设计的多目标优化问题,对传统的遗传算法在编码方案和多目标的处理上进行了改进,使用中子学分析软件SARAX与优化工具箱DAKOTA搭建了针对快堆设计与布料方案优化的框架,并进行了功能上的验证和实际问题的应用。