Традиционные методы проектирования радиационной защиты опирались на интуицию экспертов и не справлялись с требованиями новых реакторов, которым нужны легкие и компактные защитные структуры. Алгоритмы RP-NSGA и RP-MOABC интегрируют стратегию выбора опорных точек с генетическими алгоритмами (NSGA) и алгоритмами искусственного пчелиного роя (MOABC). Это позволяет автоматически находить оптимальные конфигурации, учитывающие четыре и более цели, такие как снижение веса, объема и уровня радиации. «Эти алгоритмы решают задачи, которые раньше были недоступны из-за множества параметров и целей», — отмечают исследователи.

Алгоритмы были протестированы в двух экспериментах. В первом, на простой трехмерной защитной структуре, RP-NSGA сократил объем и вес до 24,5% и 14,5% от значений, полученных традиционным методом. Результат RP-MOABC — минус 17,3% по объему и 9,77% по весу. Во втором эксперименте, с многослойной многоматериальной структурой, алгоритмы добились сокращения объема на 19,12% и веса на 24,50%. Эти результаты подтверждают, что новые алгоритмы позволяют радикально облегчить защиту, сохраняя строгие стандарты радиационной безопасности.

Новые реакторы, разрабатываемые для морских судов, космических аппаратов и мобильных установок, требуют компактных и легких защитных решений. Традиционные методы не могли обеспечить баланс между размером, весом и безопасностью. Алгоритмы RP-NSGA и RP-MOABC автоматизируют процесс проектирования, снижая сложность и предоставляя инженерам готовые решения на стадии концептуального дизайна. «Это открытие дает техническую поддержку для создания новых типов реакторов», — подчеркивают ученые.

Алгоритмы применимы не только к ядерной энергетике, но и к другим областям, где требуется многокритериальная оптимизация, например, в авиации и материаловедении. Ученые планируют адаптировать их для более сложных структур и повысить точность. «Мы предложили новый подход к проектированию, который улучшит качество и безопасность ядерных технологий», — заключают исследователи.