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摘要
由于运载重量和成本的限制，空间核动力系统的质量是一个关键参数。辐射屏蔽系统是空间核动力系统自重的主要贡献之一。因此，有必要研究空间核动力系统质量最小化的屏蔽优化问题。为了实现空间堆辐射屏蔽快速设计与智能优化，基于精英策略的快速非支配遗传算法（Non Dominated Sorting Genetic AlgorithmII,NSGA-Ⅱ）与反向传播（Back Propagation,BP）神经网络算法相结合的智能优化方法，对Topaz-II空间堆辐射屏蔽进行优化，将屏蔽层的总质量与剂量率作为优化目标，得到辐射屏蔽方案Pareto最优解集。同时，为了实现屏蔽方案自动化选择，将NSGA-II得到的Pareto解集作为BP神经网络算法的数据库对数据进行分析学习，建立屏蔽方案智能决策支持系统。该系统可根据工程实际需求，设置基础理论模型，获得满足工程需求的空间堆屏蔽方案。最后利用Topaz-II空间堆模型对本文方法开展了数值验证研究，证明了本文方法的正确性与可行性，可为空间堆辐射屏蔽优化提供理论与技术支撑。
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