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申请/专利权人：湖南大学

申请日：2024-03-01

公开（公告）日：2025-01-14

公开（公告）号：CN118095084B

专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]

专利摘要：本发明提供了一种中子屏蔽复合材料多目标优化设计与制备方法，包括：步骤1、建立目标函数、适应度函数及约束；步骤2、立辐射屏蔽计算程序的输入文件；步骤3、优化过程中通过调用辐射屏蔽计算程序；步骤4、利用得到的中子透射率等结果计算种群的目标函数值，判断是否满足约束条件，不满足则计算惩罚函数值；步骤5、通过种群的选择、变异、交叉操作产生子代种群；步骤6、完成设置的迭代次数，得到屏蔽材料的设计方案；步骤7、按照选定方案设计比例配置粉末并混合均匀；步骤8、并对制备出的中子屏蔽复合材料进行微观组织观测与力学性能测试。本方法可直接成形制备出具有复杂形状、大尺寸的中子屏蔽材料与零部件，减少后续的加工时间与成本。

专利权项：1.一种中子屏蔽复合材料多目标优化设计与制备方法，其特征在于：步骤1、建立中子屏蔽复合材料各组分含量多目标优化设计问题的目标函数、适应度函数及约束；步骤1中：将316L作为基体材料，采用B4C、Gd中子吸收截面高的材料在吸收中子时产生次级γ光子；通过权重因子加权将中子透射率、次级γ光子产生率、中子屏蔽增强材料体积占比乘以各自对应的权重因子后相加；约束条件包括B4C质量分数为40%的铝基碳化硼复合材料的中子透射率、次级γ光子产生率以及B4C、Gd含量的取值范围约束；步骤2、产生初始种群，将初始种群进行二进制编码，通过二进制编码方法将中子屏蔽复合材料中B4C、Gd及316L的含量范围与变化步长进行编码，建立辐射屏蔽计算程序的输入文件；步骤3、优化过程中通过调用辐射屏蔽计算程序，根据输入文件参数进行计算获得中子屏蔽复合材料的中子透射率、次级γ光子产生率、B4C与Gd的体积占比之和；步骤4、利用得到的中子透射率、次级γ光子产生率、B4C与Gd体积占比结果计算种群的目标函数值，判断是否满足约束条件，不满足则计算惩罚函数值；步骤5、通过种群的选择、变异、交叉操作产生子代种群，判断是否达到最大迭代数；若已达到，则输出最后的子代种群，若没有达到，则利用该子代种群循环步骤2~步骤5；步骤6、完成设置的迭代次数，得到屏蔽材料的设计方案，从中选择合适的方案进行材料后续材料制备；步骤7、根据选定的中子屏蔽复合材料设计方案，将按照选定方案设计比例配置的B4C粉末、Gd粉末及316L粉末混合均匀；步骤8、使用混合均匀的粉末，通过定向能量沉积增材制造技术制备出该中子屏蔽复合材料，并对制备出的中子屏蔽复合材料进行微观组织观测与力学性能测试。

百度查询： 湖南大学 一种中子屏蔽复合材料多目标优化设计与制备方法