[發(fā)明專利]γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010512787.5
• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN111666719B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋英明;李超;張澤寰;袁微微
• 申請（專利權(quán)）人: 南華大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 巴翠昆

1.一種γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法，其特征在于，包括：

確定影響累積因子的各種參數(shù)，根據(jù)確定的所述影響累積因子的各種參數(shù)的特征，建立累積因子的計算模型；所述影響累積因子的各種參數(shù)包括入射粒子能量，各層屏蔽材料密度，各層屏蔽自由程數(shù)，各層屏蔽散射截面，各層屏蔽光電效應(yīng)截面，各層屏蔽電子對效應(yīng)截面；

批量產(chǎn)生不同粒子能量、不同屏蔽材料、不同屏蔽自由程數(shù)組合的MCNP輸入文件；

根據(jù)產(chǎn)生的所述MCNP輸入文件，調(diào)用MCNP程序進行計算，從計算結(jié)果中批量提取屏蔽后考慮散射的劑量和未考慮散射的劑量；

通過所述考慮散射的劑量與所述未考慮散射的劑量的比值，計算出對應(yīng)的累積因子值；

以確定的所述影響累積因子的各種參數(shù)作為輸入，以計算出的所述對應(yīng)的累積因子值作為輸出，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

對所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，通過不斷調(diào)試學習參數(shù)，直至滿足設(shè)定需求結(jié)束訓練；

將實際的影響累積因子的各種參數(shù)輸入至訓練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接預(yù)測出對應(yīng)的γ輻射多層累積因子。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法，其特征在于，在構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同時，還包括：

根據(jù)輸入?yún)?shù)個數(shù)和輸出參數(shù)的個數(shù)來確定所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法，其特征在于，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層采用雙層神經(jīng)元；

所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點傳遞函數(shù)包含relu函數(shù)和linear函數(shù)；

所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練函數(shù)包含SDG函數(shù)和momentum函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法，其特征在于，所述設(shè)定需求包括驗證集的平均相對誤差小于設(shè)定的預(yù)測精度或達到設(shè)定的迭代次數(shù)。

5.一種γ輻射多層屏蔽累積因子計算裝置，其特征在于，包括：

累積因子計算模塊，包括：模型建立單元，用于根據(jù)確定的影響累積因子的各種參數(shù)的特征，建立累積因子的計算模型；所述影響累積因子的各種參數(shù)包括入射粒子能量，各層屏蔽材料密度，各層屏蔽自由程數(shù)，各層屏蔽散射截面，各層屏蔽光電效應(yīng)截面，各層屏蔽電子對效應(yīng)截面；MCNP文件產(chǎn)生單元，用于批量產(chǎn)生不同粒子能量、不同屏蔽材料、不同屏蔽自由程數(shù)組合的MCNP輸入文件；MCNP程序計算單元，用于根據(jù)產(chǎn)生的所述MCNP輸入文件，調(diào)用MCNP程序進行計算，從計算結(jié)果中批量提取屏蔽后考慮散射的劑量和未考慮散射的劑量；累積因子計算單元，用于通過所述考慮散射的劑量與所述未考慮散射的劑量的比值，計算出對應(yīng)的累積因子值；

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于以確定的所述影響累積因子的各種參數(shù)作為輸入，以計算出的所述對應(yīng)的累積因子值作為輸出，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練模塊，用于對所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，通過不斷調(diào)試學習參數(shù)，直至滿足設(shè)定需求結(jié)束訓練；

累積因子預(yù)測模塊，用于將實際的影響累積因子的各種參數(shù)輸入至訓練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接預(yù)測出對應(yīng)的γ輻射多層累積因子。

6.一種γ輻射多層屏蔽累積因子計算設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲器，其中，所述處理器執(zhí)行所述存儲器中保存的計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至4任一項所述的γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法。

7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，用于存儲計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至4任一項所述的γ輻射多層屏蔽累積因子計算方法。