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堆芯换料方案的优化是一个典型的组合优化问题,其搜索空间异常庞大。传统的优化算法很难在如此巨大的搜索空间中寻找出全局最优解。遗传算法以其优良的自适应能力和优化能力,为组合优化问题提供了一个非常有效的解决途径。采用遗传算法对柱状高温气冷堆堆芯装料方案进行了优化,并编写了相应程序。为了提高堆物理的计算精度,堆芯临界计算采用26群输运计算。由于多群输运计算需要大量计算时间,为此对遗传算法进行了并行优化。为了验证遗传算法对柱状高温气冷堆换料的优化能力,构造了一个8组件的小型柱状高温气冷堆换料优化基准题。结果表明,遗传算法在柱状高温气冷堆换料优化问题中具有良好的优化能力和计算稳定性。 相似文献
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一、前言众所周知,光谱分析一般都必须有相应的光谱标样。然而解决光谱标样并非易事。我们在分析高温合金K5、K18中Si、Fe、Mn、P、S杂质元素时,在没有相应的光谱标样条件下,采用高温合金GH49,利用控制试样法很好地解决了上述五个杂质元素的分析。二、实验部分K5、K18及GH49均为镍基高温合金,其组成差别不大、杂质元素Si、Fe、Mn、P、S的含量都很低。能否用GH49标准分析K5、K18中的杂质,其关键就在于这些杂质元素的蒸发与激发特性。因此首先应该研究这些杂质元素光谱线的蒸发特性与激发特性。 相似文献
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本文研究了平台石墨炉原子吸收法直接测定合金钢中的痕量镉,不需分离,不需加基体改进剂。测定范围为Cd 1μg/g~10μg/g;相对标准偏差为9.0%~14.0%;回收率为98%~102%。 相似文献