DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 纹理感知相似性估计 目前关于纹理图像感知相似性的估计工作大多围绕纹理图像的计算特征展开。Dong [ 12 ] 评估了51种不同的计算特征在预测纹理感知相似性时的效果，通过使用距离度量的方法，计算不同纹理计算特征间的欧氏距离(Euclidean Distance)或者卡方距离(Chi-square distance， χ 2 )，将计算得到的特征距离作为感知相似性的估计量。实验表明，计算特征并不能很好的拟合心理物理学实验获得的感知相似性的实验数据。研究人员尝试使用机器学习的方法和技术，试图建立纹理图像计算特征空间和感知空间之间的关系。他们通过心理物理学实验获得了纹理感知的实验数据，利用多维尺度分析及等距离特征映射等子空间变换技术，构建了纹理感知空间。随后，他们使用支持向量机(Support Vector Machines， SVM)等技术，建立起纹理计算特征空间到纹理感知空间的非线性映射 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。实验证明，相比于使用距离度量的方法拟合纹理图像的感知相似性，构建纹理感知空间有助于提高纹理图像感知相似性的预测。但是在构建纹理感知空间的时候，感知空间的维度是需要经过大量的实验得到，且不同类型的纹理图像的感知空间可能有所差异，构建的纹理感知空间无法在不同的数据集上得到应用，具有一定的局限性。此外，在子空间变换中，变换的过程是不可控的，很有可能丢失部分真实感知空间中的有效信息。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNNs)是人工神经网络的一种，在语音分析、图像识别和图像理解等领域都取得了不错的实验效果。卷积神经网络的出现受到了动物视觉感知系统的启发，研究人员通过对动物视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(Receptive Field)和神经认知机(Neocognitron)，试图将视觉模型系统化，使计算机能够高准确率的进行物体识别。卷积神经网络是一个多层的神经网络，由多个阶段的可训练的结构构成，每一阶段的输入和输出被称为特征图(Feature Map)。如果输入一幅RGB彩色图像，那么每个特征图就会以代表每个颜色通道的二维数组的形式进行表示。在输出层，每个特征图表示从输入的所有位置上提取出的一类特定的特征。卷积神经网络可以直接接收图像作为网络的输入，相比于传统算法，省略了单独提取图像特征的过程，用于在识别图像的时候，对于平移、缩放等变换具有高度不变性。 一般的卷积神经通常由卷积层(Convolutional Layer)、非线性层(Non-linearity Layer)、特征池化层(Feature Pooling Layer)和全连接层(Full-connect Layer)组成。卷积层也称为滤波器组层(Filter Bank Layer)，包含了多个可以学习的滤波器(卷积核)。每个滤波器都包含一个空间邻域(通常为一个较小的矩形)和对该邻域内的图像像素定义的操作，被用于提取图像局部区域内感兴趣的特征。非线性变换层主要负责对卷积之后的结果进行非线性激活，常见的激活函数有Sigmoid函数和ReLU函数等等。将上一层输出的特征图进行下采样，再通过激活函数处理得到下采样层的特征图，通过非线性激活函数的变换，模型能够更好地拟合非线性映射，更好地保留有效的图像特征。卷积神经网络的上述特点，使其能很好地应用于图像分析等任务，因此在卷积神经网络的基础上构建了新的网络模型，也同样可以用来学习纹理图像的感知相似性。结构合理的端到端的卷积神经网络可以有效建立纹理图像与纹理感知相似性之间的关系，有效预测纹理图像的感知相似性。
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user: 5. 结束语 纹理包含纹理颜色、纹理基元等丰富的视觉信息，是一种重要的视觉线索，被广泛应用于包括纹理检索、纹理标注等多种视觉任务中。研究人员试图将纹理图像与人类视觉感知相结合，使计算机能够像人类一样去感知纹理图像所包含的信息。纹理感知相似性的预测工作得到了越来越多的关注。本文重点从纹理感知数据获取、纹理计算特征提取和纹理感知相似性估计三个方面回顾了纹理感知相似性学习的发展和常见的处理方法，希望能对相关领域的研究人员和工程技术人员有所裨益。在未来研究中，纹理感知相似性预测工作可以在特征提取方法上进行进一步的研究，设计鲁棒的纹理特征，并与深度学习相结合，构建端到端的卷积神经网络，有效建立纹理图像与纹理感知相似性之间的关系，更好地学习纹理感知相似性。
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user: 摘 要 随着技术发展，基于无人机航摄与激光扫描的电网数据采集方式在电网建设中，尤其是电力巡线、树障分析等工作中具有越来越重要的地位。同时随着数据采集设备的更新换代，点云数据量点数也越来越大。本文针对倾斜密集点云与激光扫描点云在点云配准时点云数量过大的问题，提出一种体素化点云简化的方法。通过将点云体素化后计算出的体素重心来代表体素从而简化点云，利用简化后的点云结合快速点特征直方图(FPFH)算法与迭代最邻近点算法(ICP)实现电塔数据的快速配准。实验表明此方法在不损失配准精度的情况下，有效的提高了配准的速度。 关键词 :体素化下采样，点云配准，电力巡线 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前基于无人机倾斜摄影电力设备数据采集与无人机激光扫描电力设备的应用越来越多，伴随着点云扫描仪器与点云生成技术的不断发展，倾斜密集点云与激光扫描点云数据量大、冗余数据量多成为了现在很多点云数据的特点，使用这些原始数据直接进行数据分析等工作会对数据的存储、处理以及显示等方面造成了很大的负担，因此在如何在保证点云数据模型信息以及局部细节特征的情况下，在处理点云数据时对数据量庞大的点云数据进行合理简化是很必要的。随着数据采集手段的不断发展，在电力巡线过程中倾斜密集点云和激光扫描点云会扫描到十分丰富的电力线细节，这会对点云配准应用造成很大的负担，因此对点云进行合理简化并结合高效的点云配准算法会对点云的配准效率，进而提升电网通道巡视、树障分析等工作的工作效率。此外通过对倾斜密集点云与激光扫描点云的配准可实现杆塔自动化巡视航线设计，通过制定好的航线进行自动航飞，规避使用手动航飞时手动操作的难题，降低了工作难度，提升了电网巡视的工作效率。 本文采用体素化下采样的方法对配准的原始点云进行处理，保留了电塔点云的局部特征细节，在保证了配准准确率的情况下，提升了整体的配准速度，利用电力主网提供的电塔的位置信息进行电塔点云的提取，并采用粗配准+精配准的方法对点云进行配准，可获取融合倾斜密集点云与激光扫描点云信息的点云数据。采用FPFH点云全局特征提取并通过采样一致性算法进行点云的粗配准，对粗配准结果采用迭代最邻近点法(ICP)完成精配准操作，经实验验证本方法在保证配准精度的情况下，有效的缩短了配准时间。很多学者对点云简化方面以及快速配准方面进行了研究：参考文献 [ 1 ] 利用多线程采用CPU和GPU结合的异构并行计算对点云数据进行精简。参考文献 [ 2 ] 利用网格均匀分割并使用权阈值进行点云的自适应简化，实现点云的简化。参考文献 [ 3 ] 利用NDT算法粗配准与ICP精配准算法相结合的方式对点云进行匹配。参考文献 [ 4 ] - [ 10 ] 中提出了基于不同算法来实现点云配准，这些方法也为本文的配准算法提供了参考。
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user: 2. 关键技术 2.1. 体素化下采样 在以往的点云配准工作中，待配准的点云如若有较多的点数，在执行粗配准对齐时，大量的点数会严重的降低配准效率，而且在计算全局特征时，过多的点会影响k邻域算法对局部特征的判断，会对已有的特征造成错误的判断。而粗配准的主要目的是为了使两幅点云处于良好的初始位姿以提升精配准的效率，所以为了提升点云的配准效率，同时保留点云局部特征，可使用网格体素化降采样方法对点云进行处理。 此方法的具体做法为首先将点云进行三维体素化分割，将点云分割到小的空间三维立方体的集合中，根据各个体素内的点来计算体素的重心，利用体素重心来代表显示体素内的所有点，进而达到点云降采样的效果，同时经过降采样过滤后的点云较好的保留了点云的特征。 { x g = ∑ i = 1 n x i n y g = ∑ i = 1 n y i n z g = ∑ i = 1 n z i n 式中n为体素中的点数， ( x i ， y i ， z i ) 为体素包含的点坐标， ( x g ， y g ， z g ) 为计算后的提速中心。对所有的体素进行计算后，提取体素重心为简化后的点云。 2.2. 自动配准技术 本文所使用的方法为粗配准加精配准的配准方法，粗配准采用FPFH + SAC-IA对齐的配准方法，精配准使用ICP (迭代最邻近点)算法进行点云匹配。基于点的特征可以有效的进行点云配准，再进行体素化降采样点云之后，相较于直接使用粗配准方法，点云的配准速度得到了有效的提升。 点云粗配准的具体流程如图1所示，其中FPFH特征是根据点云中各个点的法向量夹角特点对特征进行描述的，同时根据欧氏距离和局部关键点匹配对向量夹角特征对关键点匹配对进行精简，最后通过采样一致性算法(SAC-IA)与贪婪算法结合在点云中搜索随机采样点FPFH特征相似度高的点组成点集，最后计算旋转矩阵并根据旋转、平移矩阵变换待配准点云的位置以完成粗配准。 图1. 粗配准流程图 经过粗配准后的点云得到位置大致重合的两幅点云，需进一步采用ICP算法对点云数据进行精配准操作。由于ICP算法对初始位置要求比较高，如若两幅点云距离过远，或者初始位姿很差。会造成配准时间过长或者陷入局部最优现象，影像整体的配准效率，所以经过粗配准的点云可以保证点云的初始位姿相对较好，缩短了点云的整体距离，提升配准的效率。 ICP算法流程图如下(图2)：首先根据两点云点集中依次遍历，根据距离最短原则找出对应的点集，计算出最邻近点对的旋转矩阵与平移矩阵。通过坐标变换将待配准点云根据变换矩阵调整致目标点云。通过计算点集的平均距离，平均距离的计算方法为将新点集与目标点击对应点距离平方和除数据总点数，循环上述步骤直到循环计算的平均距离结果小于阈值收敛为止，会停止ICP算法的迭代进而完成精配准操作。 图2. 精配准流程图
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user: 3. 实验分析 本实验基于技术流程，根据主电网提供的电塔坐标进行电塔点云的提取，首先根据电塔资料或者自行量取电塔实际的宽度以用来指定kdtree的搜索半径为9米，进而实现点云的提取工作。 对倾斜密集点云以及激光点云进行点云提取后采用粗配准+精配准的方法对点云进行配准，利用体素化简化点云以提升点云的配准速度。粗配准采用FPFH全局特征加SAC-IA对齐方法进行配准，精配准采用ICP算法。 实验平台：操作系统：windows 10；CPU：i5-8300h；GPU：NVDIA 1060；内存：16 GB。 3.1. 实验过程 对待配准的两幅点云中的电塔进行提取操作，首先在PCL中加载两幅并进行平滑、去噪等操作，根据主网电塔的坐标位置进行电塔的提取，将对应范围内的电塔点云提取出来，具体效果如图3所示，左图为倾斜密集点云原始点云数据，右图为根据电塔位置进行提取后的点云数据。 对激光扫描点云进行相同的操作，提取出电塔点云数据，对提取出的两座电塔的两种数据分别进行配准操作，以提升整体点云的配准速度。同时对电塔采用体素化降采样操作会大大提升全局特征计算以及点云对齐的时间。图4为电塔1的粗配准结果，以绿色点云激光点云为目标点云，将倾斜密集点云向目标点云进行配准。电塔1的粗配准耗时为42.901秒。 对电塔2采用相同的体素化降采样设置进行点云简化，并进行点云的配准。图5为原始位置与配准结果。可见粗配准可将点云配准至良好的初始位姿，为迭代最邻近点算法提供良好的条件，进而提升配准的成功率与速度。电塔2粗配准耗时为107.894秒。 图3. 电塔点云提取。(a) 原始点云数据；(b) 提取后的点云 图4. 电塔1粗配准。(a) 粗配准前；(b) 粗配准后 图5. 电塔2粗配准。(a) 粗配准前；(b) 粗配准后 在得到两座电塔的粗配准结果后，分别对两座电塔进行精配准操作。效果如图6所示，两图中的绿色点云为激光扫描点云，红色点云为倾斜密集点云。以倾斜密集点云为目标点云，激光扫描点云向目标点云进行配准。其中电塔1的精配准耗时为46.814秒，电塔2的精配准耗时为54.915秒。 图6. 精配准结果。(a) 电塔1精配准；(b) 电塔2精配准 3.2. 结果分析 此段电网倾斜密集点云点数为4278206个，激光扫描点云点数为6338198个。经过kdtree利用坐标提取电塔点云，倾斜密集点云的电塔1的点云点数为565475个，电塔2点云数为880930个。激光扫描点云的电塔1的点云数为230001个，电塔2的点云数为750826个。根据表1所示配准结果，此方法可以快速并且较为准确的进行点云的配准操作。同时相较于直接进行FPFH特征计算的方法，采用体素化简化后的点云，在配准精度不受损失的情况下很大程度的减少了SAC-IA对齐时间，进而提升了配准的整体速度。 电塔1、电塔2精配准部分横截面结果如图7所示，绿色点云为激光扫描点云，红色点云为倾斜密集点云。由图可知此方法虽较好的整体的配准了整体点云，但是对原始数据的纯净度还是有一定的要求，过多的噪声点存在会影响整体的配准精度。 Table 1 Registration result 类别 原始数据 粗配准 精配准 电塔1 电塔2 电塔1 电塔2 电塔1 电塔2 平均距离 8.242 4.288 1.243 1.338 0.088 0.079 标准差/米 2.598 2.5812 0.730 1.132 0.114 0.073 时间/秒 / / 42.9 107.8 46.8 54.9 表1. 配准结果统计 图7. 精配准截面。(a) 电塔1局部；(b) 电塔2局部
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user: 4. 总结和展望 本文提出了一种根据电塔坐标位置进行电塔点云提取并进行快速点云配准的方法，实现了只需通过已知的电塔坐标便可实现电塔配准的操作，在总体配准点云数在80万点数级别的情况下，整个配准时间可控制在2分钟左右。同时随着点云数量的减少，点云总体配准时间可控制在几十秒以内。此方法为精细化电塔点云的三维建模提供了良好的数据基础，同时提升了后续的数据分析如树障分析、数字化的电力巡检、巡检航飞路径规划等应用的工作效率，降低了工作难度。同时此方法对于噪声较多的点云数据配准出现了些许不足，在未来的研究中需着重注意原始数据的质量处理，研究提升原始点云数据的纯净度的相关方法，进一步的提升配准的效率与精度。
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user: 摘 要 次锕系元素是压水堆乏燃料放射性的重要来源之一， 237 Np在乏燃料次锕系元素中质量占比为50%左右。BEAVRS模型是麻省理工学院计算反应堆物理小组2013年基于商用压水堆建立的全堆芯高精度模型，具有丰富的堆芯细节和实测数据。本文基于BEAVRS模型引入了三种方案，用 237 NpO 2 部分替换原堆芯可燃毒物B 2 O 3 ，使用MCNP5模拟计算得出：同等体积下使用 237 NpO 2 替换可燃毒物B 2 O 3 均会使堆芯有效增殖因数减小，随着替换质量的增加，减小的趋势趋缓。三种方案对堆芯燃料温度系数几乎没有影响，但会使慢化剂温度系数绝对值增大，有利于堆芯安全性。 关键词 : 237 Np，BEAVRS基准题，MCNP，燃料温度系数，慢化剂温度系数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 根据IAEA核反应堆信息系统，目前世界上在运行的反应堆有450台，其中压水堆超过80%。一台典型的1000 MW压水堆每年约卸出25吨乏燃料，据统计目前全球累计卸出乏燃料35万吨，并以每年1.05万吨的数量增加。这些长寿命高放射性乏燃料如果流入环境，会造成大范围的放射性污染的，因此其处置问题亟待解决。嬗变是处理长寿命高放射性乏燃料的重要方法，其原理是长寿命高放射性核素在核装置中通过吸收中子进而转化成稳定核素或短寿命核素，从而从根本上实现长寿命高放射性乏燃料的处理。在乏燃料中虽然长寿命裂变产物和次锕系元素的质量各占0.1%，但却是乏燃料放射性的主要来源，而在次锕系元素中 237 Np质量分数为50%左右 [ 1 ]，且半衰期约为200万年，是乏燃料危害的重要来源。目前使用压水堆嬗变乏燃料的技术已经有了很多研究， 237 Np可以在压水堆堆芯中吸收中子而嬗变成稳定核素，相对于其他次锕系元素如 241 Am， 243 Am， 244 Cm， 245 Cm等， 237 Np的热中子裂变截面非常低，热中子俘获截面适中，单独嬗变 237 Np能一定程度减小对反应堆的影响。因此通过压水堆嬗变 237 Np，可以大大降低乏燃料的半衰期及放射性。根据以前的研究 [ 2 ]，次锕系元素对反应堆的影响类似于可燃毒物，因此本文采用 237 NpO 2 替换可燃毒物B 2 O 3 的方案，探究嬗变 237 Np对压水堆的影响。
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user: 2. BEAVRS模型介绍及MCNP5验证 BEAVRS模型是麻省理工学院计算反应堆物理小组2013年基于商用反应堆建立的三维全堆芯高精度压水堆模型，提供了详细的堆芯结构参数和材料信息。其基准题有大量实测数据支撑，也经过众多蒙特卡罗程序验证。使用BEAVRS模型进行相关模拟计算可使结果具有可对比性。 2.1. BEAVRS模型堆芯配置介绍 BEAVRS堆芯采用标准压水堆设计，堆芯共193盒17 × 17的燃料组件，在第一燃料循环中， 235 U燃料分三区布置，富集度分别为3.1%，2.4%和1.6%，其中高富集度的燃料组件位于堆芯外围，中富集度和低富集度的燃料组件在堆芯内部交错布置，燃料装载量共80.8吨，全堆共有1266根可燃毒物棒，材料为12.5%的B 2 O 3 ，堆芯热功率3411 MW [ 3 ]。 2.2. MCNP5建模及验证 本文基于BEAVRS 2.0.1版本，使用MCNP5进行精确建模，计算了BEAVRS基准题中热态零功率(HZP)状态下的堆芯有效增殖因数，控制棒价值以及温度系数，每代中子数为50000，共计算800代，跳过初始不活跃的200代，并与BEAVRS提供的实测数据以及其他论文中的模拟数据进行对比。从表1中可以看出，对于BEAVRS给出的不同控制棒插入状态下的实测临界硼浓度值，模拟计算的理论值应该为1.00000，本文使用MCNP5模拟的结果基本符合这个理论值，最大偏差为0.28%。在控制棒插入较多的情况下，有效增殖因数略低于理论值，在JMCT [ 4 ] 和SuperMC [ 5 ] 这两个程序的模拟结果也可以看出这一趋势。从表2中可以看出，对于不同控制棒插入状态下的控制棒价值，本文使用MCNP5的模拟结果与实测值以及其他程序的模拟值基本符合，与实测值最大偏差为129 pcm，最小偏差为3 pcm。从表3中可以看出，对于堆芯温度系数，本文使用MCNP5的模拟值接近实测值，优于JMCT和SuperMC的模拟值。以上可以看出本文使用MCNP5对BRAVRS模型的建模较为准确，具有一定可信度。 Table 1 The comparison of keff simulation results with different insertion mode of control rod 控制棒插入状态 临界硼浓度测量值/ppm MCNP5 JMCT SuperMC ARO 975 1.00003 1.000479 1.00032 D in 902 1.00184 1.002174 1.00204 C、D in 810 1.00094 1.001419 1.00139 A、B、C、D in 686 0.99893 0.999917 0.99995 A、B、C、D、SE、SD、SC in 508 0.99722 0.998381 0.99841 表1. 不同控制棒插入状态下堆芯有效增殖因数模拟值对比 Table 2 The comparison of control rod bank worth simulation results with different insertion mode of control rod 控制棒插入状态 控制棒价值测量值/ pcm MCNP5控制棒价值/ pcm JMCT控制棒价值/ pcm SuperMC控制棒价值/ pcm D in 788 753 770 779 C with D in 1203 1255 1258 1266 B with C、D in 1171 1300 1162 1180 A with D、C、B in 548 462 578 567 SE with D、C、B、A in 461 346 543 532 SD with D、C、B、A、SE in 772 808 781 791 表2. 不同控制棒插入状态下控制棒价值模拟值对比 Table 3 The comparison of temperature coefficient simulation results with different insertion mode of control rod 控制棒插入状态 温度系数测量值/ pcm℃ −1 MCNP5温度系数/ pcm℃ −1 JMCT温度系数/ pcm℃ −1 SuperMC温度系数/ pcm℃ −1 ARO −1.75 −2.10 −2.21 −2.58 表3. 不同控制棒插入状态下堆芯温度系数模拟值对比
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user: 3. 237 Np替换可燃毒物 本文设计了三种 237 NpO 2 替换可燃毒物B 2 O 3 的方式，如图1所示，分别为均匀替换，外部替换和内部替换。均匀替换是将所需添加的 237 NpO 2 和原可燃毒物B 2 O 3 均匀混合后共同作为可燃毒物，同时计算混合可燃毒物中 237 NpO 2 和B 2 O 3 的比例，以保持混合后的总体积与混合前保持不变。外部替换是保持原可燃毒物截面内径不变，通过减小其外径，为所需添加的 237 NpO 2 提供空间，使添加的 237 NpO 2 在剩余可燃毒物外侧。内部替换与外部替换相反，即添加的 237 NpO 2 在剩余可燃毒物内侧。三种方式均采用同等体积的 237 NpO 2 替换同等体积的可燃毒物B 2 O 3 ，以保证可燃毒物棒替换后与替换前外形尺寸保持不变，三种方式均对全堆1266根可燃毒物棒全部进行替换。 图1. 237 Np替换可燃毒物方式的截面(橙色：锆合金包壳；浅蓝色：水；灰色：304不锈钢；绿色：氦气；蓝色：硼玻璃B 2 O 3 ；深蓝色： 237 NpO 2 ；黑色： 237 NpO 2 和B 2 O 3 均匀混合物)
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user: 4. 237 Np替换可燃毒物对堆芯有效增殖因数的影响 本文使用MCNP5分别计算了三种方式下，从 237 Np替换质量为100公斤开始，以100公斤为间隔，直至1739公斤时的堆芯有效增殖因数。当替换质量为1739公斤时即为全部的可燃毒物B 2 O 3 完全被替换为 237 NpO 2 ，三种方式变为同一状态。MCNP5计算时每代中子数为50000，共计算800代，跳过初始不活跃的200代，模拟结果如图2所示。 图2. 三种方式 237 Np替换质量对有效增殖因数的影响 从图2可以看出，首先，三种方式随着 237 Np替换质量的增加，堆芯有效增殖因数均下降，也就是说，同等体积二氧化镎的热中子吸收能力要强于原可燃毒物B 2 O 3 。其次，三种方式的有效增殖因数曲线的下降趋势均随着替换质量的增加而减缓，这是由于二氧化镎的自屏效应导致的，可见过多的替换质量所获得的嬗变收益可能会大大减少，反而会更多的影响堆芯特性，因此本文后续所选用的替换质量为300公斤，约相当于一台1000 MW标准压水堆 237 Np年产质量的22倍。此外，在三种替换方式中，均匀替换和外部替换的曲线区别不大，外部替换对有效增殖因数的影响略小于均匀替换。而内部替换时同等添加质量下明显对有效增殖因数的影响更小，这可能是由内部替换时外围可燃毒物的屏蔽效应导致的，因为外围可燃毒物B 2 O 3 具有较大的热中子吸收截面，当热中子通过时发生吸收反应，导致到达内部的热中子通量密度降低，从而降低了 237 Np对有效增殖因数的影响。 调节硼酸浓度使堆芯返回临界 对于三种方式导致的有效增殖因数的下降，可以通过降低反应堆的初始硼浓度，来使堆芯重返临界。经过MCNP5的计算，堆芯在运行状态下，燃料平均温度为900℃时，临界硼浓度为859 ppm。当替换质量为300公斤时，各方案的临界硼浓度以及该硼浓度下有效增殖因数如表4所示。本文后续对于三种方式的模拟计算均是基于调节临界后的硼浓度进行。 Table 4 The critical boron concentration of different pattern on 300 kg substitutio 替换方式 临界硼浓度/ppm 临界有效增殖因数 均匀替换 772 1.00001 外部替换 775 0.99991 内部替换 788 0.99993 表4. 三种替换方式替换量为300公斤时的临界硼浓度
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user: 5. 237 Np替换可燃毒物对温度系数的影响 温度系数是堆芯安全性能的重要指标，是指堆芯每变化单位温度所导致堆芯反应性的变化量，分为燃料温度系数和慢化剂温度系数。反应堆设计中，这两个温度系数必须为负值，以保证堆芯具有负反馈效应，形成堆芯固有安全性。 本文使三种替换方式的替换质量均保持300公斤，使用NJOY程序基于ENDF/B VII.1生成所需核素对应温度下的核数据，使用MCNP5分别计算了各方案相应温度范围内的燃料温度系数和慢化剂温度系数，每代中子数100000，共计算800代，跳过初始的200代。温度系数计算方法如公式(1)： α T = ( k e f f T 1 − k e f f T 2 ) ( T 1 − T 2 ) (1) 式中：α T ——温度系数； T——温度； k eff ——有效增殖因数。 5.1. 237 Np替换可燃毒物对燃料温度系数的影响 燃料温度系数所导致的温度效应是瞬发的，对反应堆的安全运行有着最直接的影响，典型的压水堆燃料温度系数应为−4~−1 pcm℃ −1 [ 6 ]。本文以200℃为步长，使用MCNP5计算了三种替换方式下替换质量为300公斤时，200℃到1200℃范围内的燃料温度系数，如图3所示。 图3. 三种替换方式对燃料温度系数的影响 从图3可以看出，三种替换方式在所有计算温度范围内，燃料温度系数均为负值，且绝对值在典型压水堆燃料温度系数范围内。 其中外部替换和内部替换这两种方式燃料温度系数随温度的曲线走势基本符合原堆曲线，在燃料温度为200℃至400℃的低温段，这两种替换方式的燃料温度系数绝对值略小于原堆，这一定程度降低了堆芯安全性，但是在堆芯正常运行状态下，燃料温度为600℃至1200℃时，这两种替换方式的燃料温度系数曲线几乎与原堆完全重合。 对于均匀混合替换方式，其燃料温度系数绝对值在大部分温度范围均大于原堆，这增加了堆芯安全性，但是在600℃左右，其燃料温度系数绝对值明显小于原堆，对堆芯安全性有相对大的不利影响。 图4. 三种替换方式对慢化剂温度系数的影响 5.2. 237 Np替换可燃毒物对慢化剂温度系数的影响 慢化剂温度系数所导致的温度效应是缓发的，对反应堆正常运行时功率自动调节有重要影响，典型的压水堆慢化剂温度系数应为−50~−8 pcm℃ −1 [ 6 ]。 需要注意的是，与计算燃料温度系数不同，燃料为固体，温度变化时其密度可认为不变，而计算慢化剂温度系数时，慢化剂为含硼水，其密度会随着慢化剂温度的变化而变化，因此本文基于美国国家标准与技术研究院NIST提供的所需温度下水的密度，按照BEAVRS文档所提供的计算方法，精确计算了各温度下含硼水的密度。据此，本文以10℃为步长，使用MCNP5计算了三种替换方式下替换质量为300公斤时，290℃到330℃范围内的慢化剂温度系数，如图4所示。 从图4中可以看出，三种替换方式在290℃到330℃范围内的慢化剂温度系数均为负值，且绝对值均符合典型压水堆慢化剂温度系数范围。在所计算温度范围内，三种替换方式的慢化剂温度系数的绝对值均大于原堆，增强了堆芯的安全性。这说明使用 237 NpO 2 等体积替换原堆可燃毒物B 2 O 3 ，可以加强慢化剂温度的负反馈效应，有利于堆芯安全。
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user: 6. 结论 本文基于BEAVRS模型，首先使用MCNP5对BEAVRS部分基准题进行了计算，经过与BEAVRS实测值以及其他蒙特卡罗程序模拟值对比，验证了本文模拟的准确性。其次，对三种使用 237 NpO 2 等体积部分替换原堆可燃毒物B 2 O 3 的情况进行了模拟。得出如下结论： 三种 237 NpO 2 等体积部分替换原堆可燃毒物B 2 O 3 的方案，均会使堆芯的有效增殖因数下降，采用内部替换的方案可以缓解这种下降。三种方案可以通过降低初始硼浓度使反应堆重返临界。 237 NpO 2 部分替换可燃毒物B 2 O 3 后，不会降低堆芯的安全性能。在运行温度范围内，燃料温度系数几乎与原堆保持不变。而慢化剂温度系数绝对值变大，这在一定程度上增加了堆芯的慢化剂温度负反馈效应，从而增加了堆芯的安全性能。
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user: 摘 要 压水堆可嬗变长寿命次锕系核素，本文通过BEAVRS基准堆芯搭建、MA核素装载方案设计、NJOY温度截面库制作、硼浓度调节各过程，在临界状态下计算堆芯反应性、中子通量及能谱、温度系数等相关参数，展开在压水堆燃料棒上镀层MA核素的嬗变研究。计算结果表明：在3.1%富集度区域全镀层0.0025 cm厚度MA核素；在2.4%富集度区域全镀层0.0015 cm厚度MA核素；在最外围和第二外围区域镀层0.002 cm厚度MA核素，此三种装载方式具有更优的可行性，且均不会对堆芯安全性能产生不利影响。本文为进一步计算嬗变率、确定最优化装载方案提供了可靠的数据支持，具有参考价值。 关键词 :BEAVRS堆，嬗变，MA，安全性，温度系数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在核电事业大发展背景下，核电站卸出的大量高放射性乏燃料成为制约核能快速发展的瓶颈，乏燃料后处理迫在眉睫。乏燃料对于环境的放射性危害主要取决于长寿命裂变产物(Long-lived Fission Products，简称LLFP)以及 237 Np， 241 Am， 243 Am， 244 Cm， 245 Cm等次锕系核素(Minor Actinides，简称MA) [ 1 ]。LLFP和MA核素半衰期非常长，至少经过上万年的衰变其放射性才能降为天然铀的水平。分离嬗变技术(P&T)是将这些放射性核素从乏燃料中分离出来，放入特定装置中，对其进行中子照射，使其转变成低放射性核素或稳定核素，从而减少对环境的危害。 本文致力于MA核素的嬗变特性研究，压水堆是技术最为成熟且数量最多的堆型，对其进行装载MA镀层研究更具工程实际性。目前已有研究中4种将MA核素引入堆芯的方式及进展情况如下：1) MA核素与燃料均匀混合。经大量计算一致得出的结论为：MA核素与燃料均匀混合对堆芯初始反应性扰动大、严重影响堆芯寿期，并且较难控制反应性。2) MA核素镀层在燃料棒上，以此嬗变棒形式加入堆芯。由结果分析可知：添加MA前后，热中子减少，快中子在一定程度上增加，中子能谱硬化。MA核素嬗变棒的空间自屏蔽效应为预防初始反应性的下降过快起了很重要的作用。3) MA核素镀层取代可燃毒物水隙。由研究可知，MA核素装载量越多，反应性下降的越多；它可以代替硼酸，提高安全性。4) MA核素镀层取代可燃毒物。由计算结果可知，此方式对反应性扰动小。 此研究采用压水堆嬗变装置，以燃料棒上镀层MA核素为基础，将MA核素以嬗变棒的形式引入堆芯，通过模拟计算展开MA核素嬗变特性的研究。MA核素不同装载方式设计包括对镀层厚度尺寸的选择及堆芯中嬗变棒组件装载位置的布局设计等。本文设计9种布局方案将MA嬗变组件引入堆芯，每种布局均对15种MA 镀层厚度尺寸进行模拟计算。对此共计135种方案的结果进行数据分析，综合探讨反应性、安全性等因素，得出较优化装载方案。此研究通过深入计算多个相对可行方案，与之前研究中对单一方案的深入探讨相比更加全面，MA装载设计的选择更趋于精准，对反应堆乏燃料嬗变的工业实际可行性具有重要意义。
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user: 2. BEAVRS介绍 BEAVRS模型参数来源于西屋公司，它是基于含两个燃料循环的商用核电站构建的一种新型、多燃料循环、能够满功率运行的压水堆基准堆型。BEAVRS全称为Benchmark for Evaluation and Validation of Reactor Simulation，可用于验证中子耦合输运、热工水力和燃料同位素的燃耗等。 2.1. 堆芯组成 如图1所示，堆芯由193个尺寸相同、截面为正方形的燃料组件排列而成。芯部四周由64个富集度为3.1%的燃料组件组成，内区则混合交错布置64个富集度为2.4%和65个富集度为1.6%的燃料组件。燃料组件均为17 × 17排列，含264根燃料元件棒，24根控制棒导向管以及1根注量率测量管，与常见的反应堆组成一致 [ 2 ]。本文模拟控制棒全部提出堆外的情况，通过化学补偿控制调节硼浓度，使之达到临界状态。 图1. BEAVRS堆芯截面图 2.2. 主要参数介绍 一些较新的和广泛使用的压水堆基准测试套件没有测量数据的支持 [ 3 ]，比如C5G7 MOX基准，Hoogenboom-Martin LWR蒙特卡洛基准 [ 4 ]，以及道格拉斯等人的近似压水堆规范。BEAVRS通过提供高度精细的压水堆规格的两循环运行测量数据，解决了许多之前基准压水堆的缺点，可用于验证高保真堆芯的分析方法。BEAVRS堆的主要规格参数列于表1。 Table 1 Main specifications of PW 参数 值 堆芯总功率 3411 MW 堆芯运行压力 2250 Pa 活性区长度 365.76 cm 燃料棒内半径 0.39218 cm 燃料棒外半径 0.45720 cm 硼酸浓度 975 ppm U-235富集度 1.6%， 2.4%， 3.1% 堆芯总高度 460 cm 表1. 压水堆的主要规格参数
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user: 3. 计算程序介绍 3.1. MCNP程序 MCNP程序用于计算三维复杂几何结构中的中子、光子、电子或耦合中子/光子/电子输运问题，也用于计算核临界系统本征值问题。此研究使用MCNP5构建BEAVRS堆芯模型，计算所需各参数。 3.2. NJOY程序 NJOY [ 5 ] 是美国LANL发布的一个核数据处理软件，可为MCNP、ANISN (一维中子–光子输运程序)、WIMS (栅元计算程序)等程序准备格式化数据库。为使MCNP数据库中的光核数据更加完善，在原有温度库基础上，利用NJOY程序制作核素不同温度点下可供MCNP调用的ACE (A Compact ENDF)格式光核数据。
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user: 4. MA嬗变棒设计 本文选取MA核素以嬗变棒的形式加入堆芯，即燃料棒上镀层MA核素的镀层方式，对其进行嬗变特性的研究，现介绍如下。 4.1. 嬗变棒结构介绍 燃料棒由内到外分别为UO 2 燃料、氦气以及锆合金燃料包壳，它们的半径依次是0.39218 cm，0.40005 cm，0.45720 cm。本文设计嬗变棒的方式为：保持燃料棒内径0.39218 cm不变，在0.39218 cm内部进行不同厚度下的MA核素镀层，即镀层外半径不变。其结构如图2所示，由内到外，黄色区域代表燃料、黑色代表MA核素、蓝色区域代表氦气、洋红色区域代表锆合金燃料包壳。 图2. 嬗变棒结构图 由调研我们得到典型轻水堆在33000 MWd/t的卸料深度下堆芯卸料中MA各核素比例 [ 6 ]，见表2。 Table 2 The ratio of MA in discharge LW 核素 质量比(%) 237 Np 56.20 241 Am 26.40 243 Am 12.00 244 Cm 5.12 245 Cm 0.28 表2. 轻水堆卸料中MA各核素的比例 4.2. 嬗变棒尺寸设计 MA核素的镀层厚度决定MA嬗变材料的装载质量，是影响嬗变表现的一个重要因素。过多的MA添加会大量吸收反应堆裂变反应产生的中子，链式裂变反应将无法持续；而较少的MA将达不到预期嬗变效果。故此设计15种不同厚度方案，研究以确定合理镀层厚度。镀层设计尺寸由表3列出。 Table 3 MA coating thicknesses on fuel pellet 镀层厚度(cm) 镀层内半径(cm) 镀层外半径(cm) 0.00002 0.39216 0.39218 0.00004 0.39214 0.39218 0.00006 0.39212 0.39218 0.00008 0.39210 0.39218 0.0002 0.39198 0.39218 0.0004 0.39178 0.39218 0.0006 0.39158 0.39218 0.0008 0.39138 0.39218 0.001 0.39118 0.39218 0.0015 0.39068 0.39218 0.002 0.39018 0.39218 0.0025 0.38968 0.39218 0.003 0.38918 0.39218 0.0035 0.38868 0.39218 0.004 0.38818 0.39218 表3. 燃料芯块上MA镀层厚度 4.3. 嬗变棒布局设计 为降低实际制造难度并使中子通量与功率分布更均匀，将单个燃料组件中264个燃料棒全部替换为嬗变棒引入堆芯，形成嬗变棒组件。根据图3所示堆芯的燃料富集度分区和可燃毒物组件分布，设计嬗变棒组件的9种排布方案，列于表4。
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user: 5. MA的引入对堆芯特性的影响 5.1. MA对有效增殖因子的影响 首先选取相对合理的布局方案。较优化方案的选取原则为：在尽可能多地添加MA核素的情况下对堆芯性能影响最小，即选取相同MA添加质量情况下堆芯有效增殖因子最大的方案 [ 7 ]。已知MA核素氧化物的密度为11.2 g/cm 2 ，设每根嬗变棒的内半径为R，外半径始终不变，为0.39218 cm，活性区高度为365.76 cm，则每根燃料棒中MA核素氧化物的质量(kg)为： M 1 = π × ( 0.39218 2 − R 2 ) × 365.76 × 11.2 × 10 − 3 (1) 每个燃料组件中嬗变材料的质量(kg)为： M 2 = 264 M 1 = 264 × π × ( 0.39218 2 − R 2 ) × 365.76 × 11.2 × 10 − 3 (2) 图3. BEAVRS堆芯中可燃毒物组件分布图 Table 4 Distribution schemes of MA transmutation target 方案 布局设计 1 3.1%富集度区域燃料棒镀层 2 2.4%富集度区域燃料棒镀层 3 1.6%富集度区域燃料棒镀层 4 1.6%和3.1%富集度区域燃料棒镀层 5 1.6%和2.4%富集度区域燃料棒镀层 6 2.4%和3.1%富集度区域燃料棒镀层 7 整个堆芯区域燃料棒镀层 8 最外围和第二外围区域燃料棒镀层 9 所有可燃毒物组件中的燃料棒镀层 表4. MA嬗变靶布局方案 对各方案需替换的嬗变棒组件数，列举如下：3.1%富集度的燃料组件64个；2.4%富集度的燃料组件64个；1.6%富集度的燃料组件65个；可燃毒物棒组件92个；最外围和第二外围区域燃料组件72个。根据不同排布方案的嬗变棒组件数，即可分别求出装载MA核素的总质量。 基于9种布局方案，将9种排布分别在上述15种MA 镀层厚度设计尺寸下进行模拟，共计135种设计方案。堆芯有效增殖因数与MA添加量的关系见图4。 图4. MA装载量与有效增殖因数的关系 通过MCNP程序将这些方案写入已经搭建好的BEAVRS模型中，计算上述所有方案的堆芯有效增殖因子k eff ，选取同一装载质量下对堆芯性能影响最小(即有效增殖因数最接近于1)的几种布局方案，展开更进一步的研究。 由图可知，方案1和8对k eff 影响效果最小且几乎重合，方案2、3趋于平缓一致，方案7对k eff 影响最大，其他方案没有特别突出的影响。为更加全面精准地确定最优化装载方案，选取方案1、2、7、8进一步研究。其中，方案1指3.1%富集度区域燃料棒镀层的布局设计；方案2指2.4%富集度区域燃料棒镀层的布局设计；方案7指整个堆芯区域燃料棒镀层的布局设计；方案8为最外围和第二外围区域燃料棒镀层的布局设计。由于各方案均对应15种厚度尺寸，接下来要确定方案1、2、7、8下的最优化厚度。 5.2. MA替代化学补偿毒物 由图4可知，随着MA核素装载量的增加，有效增殖因子降低，这说明MA核素在一定程度上起到了反应堆毒物的作用。通过降低4种方案不同厚度尺寸下的冷却剂中硼浓度，使k eff 重新回到未添加MA核素前的值。最优厚度尺寸选取原则为：在MA核素添加质量不太多的情况下尽量多地降低冷却剂中硼酸浓度，即选取冷却剂中硼酸浓度尽量小的方案。方案1、方案2、方案7、方案8中MA核素替代堆芯化学毒物的关系分别示于图5、图6、图7和图8。 可以得出，方案1选取MA添加质量为425.027 kg，即厚度为0.0025 cm的设计。在此点之后，随着MA添加质量的增加，MA核素所能替代的冷却剂中硼酸的浓度趋于平衡，即所替代的硼酸浓度达到最大值。在选取时需保证MA添加质量不要过多，所以质量为425.027 kg的点符合选取原则。同理可得，方案2选取MA添加质量为255.347 kg，即厚度为0.0015 cm的设计；方案8选取MA添加质量为382.752 kg，即厚度为0.002 cm的设计。方案7堆芯全镀层对k eff 影响太大，不符合工程实际，舍弃此方案。 5.3. 小结 经数据处理与分析，确定三种MA装载方案，分别为：在3.1%区域燃料棒上镀层厚度为0.0025 cm的MA核素；在2.4%区域燃料棒上镀层厚度为0.0015 cm的MA核素以及在最外围和第二外围区域燃料棒上镀层厚度为0.002 cm的MA核素。接下来分别对三种装载情况进行安全性研究。 图5. 方案1中MA装载量与替代的硼浓度之间的关系 图6. 方案2中MA装载量与替代的硼浓度之间的关系 图7. 方案7中MA装载量与替代的硼浓度之间的关系 图8. 方案8中MA装载量与替代的硼浓度之间的关系
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user: 6. MA的引入对堆芯安全性能的影响 堆芯中子通量能谱、堆芯功率峰因子、温度系数等是评估堆芯安全性的主要参数。 6.1. 堆芯能谱 通过使用MCNP程序中的F4卡，我们可以计算未添加MA核素以及另3种镀层方案下的堆芯中子通量密度，从而得到堆芯中子能谱。由图9可知几种情况下的能谱趋于重合，在添加前后以及各不同方案对中子能谱的影响均可以忽略不计。这从某种程度上说明，MA核素的引入不影响堆芯的安全性能。 图9. MA的引入对堆芯中子能谱的影响 6.2. 温度系数 堆芯内温度变化时，中子能谱、微观截面等都将相应地发生变化。因而，当反应堆中各种成分的温度发生变化时，将引起反应性的变化。单位温度变化所引起的反应性的变化称为反应性温度系数，简称温度系数。保证温度系数必须为负值 [ 8 ] 是压水堆物理设计的基本准则之一，负温度系数对反应堆的调节和运行安全都具有重要的意义。 6.2.1. 燃料温度系数 由单位燃料温度变化所引起的反应性变化称为燃料温度系数，主要是由燃料核共振吸收的多普勒效应所引起，燃料温度系数 α T F 可以写成： α T F = 1 k ∂ k ∂ T F = 1 p ∂ p ∂ T F (3) 式中：T F ——燃料温度； α T F ——燃料温度系数； k——有效增殖因数。 本文由NJOY程序制作供MCNP使用的各核素所需温度下的截面库，由MCNP得出各情况下的有效增殖因数。设置燃料温度变化范围为100℃~1000℃，计算温度步长为200℃，未添加MA核素的正常堆芯与另三种较优化方案下的燃料温度系数具体情况如图10所示。由大致趋势可以看出，随着温度的升高，燃料温度系数绝对值在降低。所有情况下燃料温度系数均为负值，可形成负反馈效应，不会对安全性产生不利影响。但是相较于堆芯中未添加MA核素的方案，另3种方案温度系数的绝对值偏小，即负反馈能力低一些。 图10. MA的引入对堆芯燃料温度系数的影响 6.2.2. 慢化剂温度系数 慢化剂温度系数 α T M 属于缓发温度系数，根据它的定义可以由公式表示成： α T M = 1 k ∂ k ∂ T M (4) 式中： α T M ——慢化剂温度系数； T M ——慢化剂温度。 设置慢化剂温度在280~340℃范围内变化，使用MCNP计算未添加MA核素的正常堆芯与另三种较优化装载方案不同温度下的k eff 。为得出更加平稳的曲线，计算步长选取20℃，MA核素引入对堆芯慢化剂温度系数的具体影响如下图11所示。可以看出，随着温度的增加，慢化剂温度系数的负值增大。这不仅添加了负反应性，而且负反应的添加率也随着温度的增加而增加。与燃料温度系数类似，各镀层方案下的绝对值要小一些，负反馈能力相较于未添加MA核素时降低。 图11. MA的引入对堆芯慢化剂温度系数的影响
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user: 7. 结论 本文使用MCNP程序搭建BEAVRS压水堆模型，由NJOY程序制作所需温度截面库，设计燃料棒上不同镀层厚度及堆芯中不同布局方式。经大量计算，分析研究MA核素不同装载方案下的嬗变特性，由特定选取原则确定了3种较优化装载方案。其中，3.1%区域燃料棒上镀层厚度为0.0025 cm的MA核素对反应性的影响最小；从中子能谱的角度可知3种方案与未添加MA核素之前的能谱重合，在一定程度上说明对安全性几乎无影响；从温度系数的角度，3种较优化方案温度系数的绝对值几乎均小于MA核素引入堆芯前的值。但比较可观的是，3种MA核素添加方案仍使反应堆形成负反馈效应，不会对反应堆产生不利的影响。
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user: 摘 要 路径搜索是智能交通技术中的核心问题，定制公交路线需要考虑乘车便捷、运营成本、运行距离等因素，传统的A*算法一般用来求解两点间最短路径问题，该算法普遍存在搜索时间较长、效率较低、所求路径不一定最短等问题。因此，本文提出一种基于改进的A*算法的动态路径规划措施，将公交站点作为定制公交的乘车点，并把预计乘车人数与估价函数结合，不仅考虑了成本因素，还将路口作为路径规划的节点，对路径方向剪枝，提高搜索效率。本文针对改进后的A*算法进行实验，并与传统A*算法对比，实验结果表明，改进后的A*算法减少了路径搜索次数，提高了路径规划效率，同时降低公交公司的运营成本，达到了动态、实时路径规划的目的。 关键词 :路径规划，改进A*算法，定制公交，估价函数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 信息技术的发展对公共交通影响越来越大，近几年来，定制公交开始进入公众视野，相对于传统公交，定制公交具有相对灵活的运行方式，能提供便捷、环保、舒适的合乘服务 [ 1 ]。目前国内对于定制公交的研究主要集中在定制公交的优势、存在的问题、运营模式、票价制度、系统评价及运行方案等方面 [ 2 ]，而定制公交的线路规划和站点选择的研究相对不足。 在定制公交线路规划研究中，根据起点和终点的不同，有“一对一”、“多对一”、“多对多”等模式。文献 [ 3 ] 使用蚁群算法求解“多对一”定制公交线路方案，对于多起点多终点的“多对多”定制公交模式，一般将问题归结为车辆路径问题(VRP) [ 4 ]，使用蚂蚁算法对路径求解；通过构建解空间树 [ 5 ]，可以将多起点多终点问题转换为单起点单终点问题，用蚂蚁算法求解路径；文献 [ 6 ] 在交通条件动态变化状态时，提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的动态最短路径算法；文献 [ 7 ] 运用层次分析法建立道路综合权值模型，A*算法求解最短路径。在定制公交的站点选择研究中，文献 [ 4 ] 使用K-means聚类算法求解站点，文献 [ 8 ] 对K-means聚类算法进行改进提出K-means++聚类算法求解站点，文献 [ 9 ] 提出了一种考虑乘客分布和线路方向的站点分割聚类算法，以最大最小蚁群算法进行求解。 当前线路规划的研究本质上都是求解起点和终点之间的最小距离路径，定制公交的线路规划需要在路径最短和服务更多市民中进行权衡；当前城市管理中站点的设定都有严格的规定，不能随意设置。针对目前定制公交存在的路径规划、站点选择方面的问题，本文提出一种新型定制公交乘车模式，依托现有公交站点组成的公交网络，定制公交只在公交站点停车，公众选择最近公交站点乘车，城市公交站点是长期选择的结果，基本满足公众就近出行需要，这样就解决了站点选择的难题；将路口作为路径规划的节点，所有站点均处于相邻的两个路口之间，通过改进A*算法实现路径的动态规划，该路径规划既考虑距离因素，也考虑乘车人数因素，达到便捷乘车和经济效益的统一，提高了公众出行的效率。
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user: 2. 定制公交路径规划算法 2.1. 启发式搜索算法 路径规划中常用启发式搜索算法，如：蚂蚁算法、遗传算法、A*算法等，启发式搜索就是在状态空间搜索中对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标，这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高效率。 在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的，估价是用估价函数表示，算法表示为：f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n)是节点n的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。 2.2. A*算法 A*算法是一种典型的启发式搜索算法，建立在Dijkstra算法的基础之上，广泛应用于游戏地图、现实世界中，用来寻找两点之间的最短路径 [ 10 ]。A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，A*算法能够高效地找到两点之间的最优路径。但在A*算法中，往往通过一个函数来计算每个节点的权值，而这个函数，则决定算法的搜索效率。 2.3. A*算法存在的问题 A*算法广泛应用于各种路径搜索问题，虽然A*算法优势比较明显，寻路过程中可以更智能地分析最优路径并减少搜索的冗余节点。但是，A*算法在路径规划应用中经常用来求解最短路径 [ 7 ] [ 10 ] [ 11 ]，而定制公交运行中既需要考虑距离、时间因素，又需要考虑乘客乘车便捷、运营公司的经济效益，所以求得最短路径不一定是最优的路径。 如图1所示，设A站为起点，B站为终点，从A开始，有两个分支，分别到达C站和D站。 假设一：设C站等待人数五人，D站等待人数三人，从A到C300 m，从A到D300 m，此时如果想减少成本增加收入，应选择最优策略即从A站到C站，而传统的A*算法也有可能选择A到D。 假设二：设C站等待人数五人，D站等待人数五人，从A到C200 m，从A到D300 m，此时如果想减少成本增加收入，应选择最优策略即从A站到C站。 假设三：设C站等待人数三人，D站等待人数五人，从A到C300 m，从A到D400 m，此时如果想减少成本增加收入，应选择最优策略即从A站到D站，而传统的A*算法则会选择较短的A到C，造成成本的增加。 总之，A*算法虽然可以规划最短的线路，但并未考虑综合成本的问题，所生成的最短线路不一定是在成本和便捷方面最优的路线。 图1. A*算法路径规划