我校核能及应用团队（NEAL）在物理数学领域国际TOP期刊​《Computer Physics Communications》上发表最新研究成果

我校核能及应用团队（NEAL）的陈珍平副教授、谢金森副教授和于涛教授在物理数学领域的国际TOP期刊《Computer Physics Communications》上发表题为《Multi-objectiveOptimizationStrategies forRadiationShieldingDesign withGeneticAlgorithm》的学术论文。该文章是我校核科学技术学院在《Computer Physics Communications》上发表的第二篇学术论文。

面向“海、陆、空、天”的新型核能装置是对传统核能技术领域的颠覆性创新，反应堆屏蔽优化设计是实现新型核能装置小型化、轻量化的关键。新型核能装置辐射屏蔽设计是一个复杂条件约束的多目标优化问题，该研究将传统辐射屏蔽理论与先进的AI算法相结合，提出了基于非支配理论多目标遗传算法的反应堆辐射屏蔽智能优化方法，实现了反应堆屏蔽关键设计参数智能协同优化，快速获得重量轻、体积小、防护代价低的全局最优设计方案。该研究对发展小型化、轻量化反应堆辐射屏蔽优化设计理论和设计方法具有重要的学术意义，对提升新型核能装置辐射屏蔽的设计性能与设计效率具有科学指导意义。

该研究得到了国家自然科学基金（11605085，11705084）、国防科技工业核动力技术创新中心基金（HDLCXZX-2019-HD-34）和湖南省教育厅重点项目（19A422）的资助。《Computer Physics Communications》期刊是物理数学领域、计算机科学领域国际公认的顶级期刊。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.cpc.2020.107267