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J-GLOBAL ID：202202212261811296   整理番号：22A0564143

GAおよびANNアルゴリズムと結合したモンテカルロコードを用いた減速材寸法とターゲット位置の最適化による中性子活性化反応速度最大化のためのアプローチの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing an approach for maximizing neutron activation reaction rate by optimizing moderator dimensions and target position using the Monte Carlo code in combination with the GA and ANN algorithms

著者 (3件)： Moshkbar-Bakhshayesh Khalil (Department of Energy Engineering, Sharif University of Technology, Azadi Ave., Tehran, Iran) ,  Sahraeian Mahdi (Department of Energy Engineering and Physics, Amirkabir University of Technology, Hafez Ave, Tehran, Iran) ,  Mohtashami Soroush (Department of Energy Engineering and Physics, Amirkabir University of Technology, Hafez Ave, Tehran, Iran)
資料名： Annals of Nuclear Energy  (Annals of Nuclear Energy)
巻： 168  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0325D  ISSN： 0306-4549  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,中性子活性化(NA)の反応速度を最大化するために,MCNPコードの組み合わせ,Bayes正則化(FFNN-BR)学習アルゴリズムによるフィードフォワードニューラルネットワーク,および遺伝的アルゴリズム(GA)の組合せを用いたアプローチを提案する。MCNPコードは,異なる減速材寸法/目標位置に基づく反応速度を計算する。適切な特徴(すなわち,R_T,R2_S,およびZ2_S)を有する計算反応速度をFFNN-BRの訓練に適用した。訓練されたニューラルネットワークを用いて,GAによって生成された個体の反応速度を推定した。結果は,訓練されたニューラルネットワークが許容できる精度で反応速度を推定することを示した。反応速度を最大にするための適切な個々の選択のために,目標からの源の距離と反応速度と減速材寸法の値を考察した。本研究で提案した手法は,問題の性質に関連する複雑さなしにNA反応速度を最大にするための簡単で実用的なアルゴリズムを与える。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  中性子 ,  *反応速度 ,  ニューラルネットワーク ,  正則化 ,  計算機コード ,  遺伝的アルゴリズム ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  *減速材 ,  複雑性 ,  *目標位置 ,  MCNPコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes正則化 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  MCNPコード ,  中性子活性化反応速度

分類 (4件)： 水冷却型原子炉  (MD03010B) ,  原子炉のその他への用途・利用  (MD07040K) ,  原子炉工学におけるその他の基礎的事項  (MD02050M) ,  原子炉核特性  (MD02040B)

タイトルに関連する用語 (11件)： Ga ,  アルゴリズム ,  モンテカルロ ,  減速材 ,  ターゲット位置 ,  最適化 ,  中性子 ,  活性化 ,  反応速度 ,  最大化 ,  開発