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論文

非同期セルオートマトンの創発的パターン形成

鈴土 知明

信学技報, 103(740), p.55 - 60, 2004/03

パーティショニング法を用いて質量保存則が成り立つようにした2次元非同期セルオートマトン(CA)を提案する。このCAは分子動力学系に近い性質を備えており、かつ遺伝的アルゴリズムを用いたルール探索に適している。物理・化学系の創発的空間パターン形成現象のメカニズムの解明やそのシミュレーションに関して、このCAの有用性を議論する。

論文

Temporal evolution of temperature and density profiles of a laser compressed core

越智 義浩; Golovkin, I.*; Mancini, R.*; Uschmann, I.*; 砂原 淳*; 西村 博明*; 藤田 和久*; Louis, S.*; 中井 光男*; 白神 宏之*; et al.

Review of Scientific Instruments, 74(3), p.1683 - 1687, 2003/03

 被引用回数:10 パーセンタイル:49.39(Instruments & Instrumentation)

高強度レーザー光を重水素を充填した燃料球に照射することにより生成されるレーザー爆縮コアプラズマ中の、電子温度,電子密度勾配の時間変化を、時間・空間分解X線分光法により明らかにした。実験においてX線分光ストリークラスターカメラによる時間分解X線スペクトルデータと単色X線駒取りカメラによる特定のラインX線に対応する単色のX線エネルギーの時間分解二次元画像データを同時に取得した。これらのデータをもとに遺伝的アルゴリズムを用いた自己無頓着な解析手法により、爆縮コア内部の電子温度,電子密度勾配を求めることに成功した。得られた成果と流体コードによるシミュレーションとを比較し、爆縮コアプラズマ形成の動的過程の診断を進めている。

報告書

新型転換炉ふげん発電所におけるMOX燃料の使用実績について

飯島 隆; 白鳥 芳武; 松本 光雄; 川島 仁*

JNC TN3410 2000-002, 93 Pages, 2000/01

JNC-TN3410-2000-002.pdf:2.54MB

ふげん発電所は新型転換炉の原型炉であり、熱中性子炉におけるプルトニウム利用において、昭和54年3月の運開以降、これまでに各種の混合酸化物(MOX:Mixed Oxide)燃料集合体を原子炉に装荷するなど、核燃料の多様性を実証してきている。また、運転開始以来、燃料集合体の漏えいは1体もなく高い信頼性を得ており、MOX燃料集合体も700体を超える使用実績を有している。この数は熱中性子炉として、世界最大の使用体数を誇っている。しかしながら、新型転換炉開発についてはその役割が終了しつつあることから基本的に撤退し、「ふげん」については平成15年に運転を停止することが決定されている。そのため、限られた運転期間において、過去の技術開発成果を含め、プルトニウム利用技術やプラント管理技術についてとりまとめたものである。

論文

Reconstruction of plasma current profile of tokamaks using combinatorial optimization techniques

岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之; 藤田 隆明; 鈴木 康夫*

IEEE Transactions on Plasma Science, 24(2), p.528 - 538, 1996/04

 被引用回数:1 パーセンタイル:4.4(Physics, Fluids & Plasmas)

トカマクにおける磁界計測は、内部インダクタンス等を求めるために必要なプラズマ電流分布に関する重要な情報を与える。ところが磁界計測のみからプラズマ電流分布再構成をするのは、解が一意に決まらない問題である。本研究では、磁界計測データからのトカマクプラズマ電流分布構成問題を、真空容器断面への電流最適配置化問題とみなし、この組み合せ最適化問題を解く手法として、遺伝的アルゴリズムを用いた手法とホップフィールド型ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの結合手法の2つの方法を用いた。そしてこれらの手法をトカマク型核融合装置JT-60Uのダイバータプラズマに適用し、従来プラズマ電流プロファイル再構成手法として一般的に用いられている平衡コードによって得られたものと非常に良い一致が得られた。

報告書

ニアフィールドにおけるアクチニドコロイドの移行に関する研究

鈴木 篤之*; 長崎 晋也*

PNC TJ1602 96-001, 67 Pages, 1996/03

PNC-TJ1602-96-001.pdf:1.42MB

天然バリアを構成する岩盤の中で人工バリアに交差した亀裂では、亀裂中のある領域まではベントナイトで充填されているものと考えられている。人工バリア中での放射性核種の拡散は亀裂充填ベントナイト中を移行し、亀裂ネットワーク中の地下水流に放出されるが、こうした核種移行プロセスは人工バリアと天然バリアとの間の掘削影響領域に影響されることが予想される。しかし、このプロセスは非常に複雑であるため、掘削影響領域を模擬しアクチニド元素の吸着やコロイド形成機構等を考慮した実験並びにモデルに基づいた数値解析が必要である。そこで本研究では、ベントナイトで充填された仮想的な岩盤亀裂中での種々の酸化還元電位(Eh)に対して、アメリシウム、ネプツニウムの吸着分配係数を実験により測定した。このとき、Ehの関数として実験的に求められたKdを用いることにより、ベントナイトで満たされた亀裂中での放射性核種の移行を数値的に評価することができる。ベントナイトで満たされた亀裂中から天然バリア内亀裂ネットワークへの物質輸送についてシミュレーション解析を行った結果、ウランの同位体と娘核種の移行には影響がないことがわかった。さらに、遺伝的アルゴリズムとファジー理論との融合による解析手法を用いて人工バリアにおける放射性核種の移行に関する不確実性解析を行った。

論文

Solution of electromagnetic inverse problem using combinational method of hopfield neural network and genetic algorithm

岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之

Journal of Applied Physics, 79(1), p.1 - 7, 1996/01

 被引用回数:10 パーセンタイル:48.63(Physics, Applied)

磁界逆問題は、本質的に解が一意に定まらないill-posedな問題であり、解析的な手法では解くことが出来ない。そこでこの磁界逆問題を、磁界源電流の存在する空間領域への電流最適配置化問題へと変換し、その最適化問題を解く手法として、ホップフィールド型ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた新しい手法を提案した。そしてコンピュータによるシミュレーションによりその有効性を示した。

論文

Application of genetic algorithm to inverse estimation of current distribution from magnetic fields

岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之

Simulation and Design of Applied Electromagnetic Systems, p.209 - 212, 1994/00

近年最適化問題の新しい方法論として、遺伝的アルゴリズムが注目をあつめている。遺伝的アルゴリズムは、生物進化のプロセスを応用したもので、記号の列である遺伝文字列を用いて、交叉・突然変異などによって、評価関数を最適化するようにできるものである。本論文では、この手法を、磁束源である電流分布推定に応用している。その結果非常によい推定結果が得られた。またこれを、加速器からのビームのプロファイル測定に応用することを提案し、装置の概要について示した。

論文

遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークの結合手法による磁界源電流分布の逆推定

岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之

MAG-93-167, p.17 - 34, 1993/09

磁界源電流分布推定を、空間的な電流最適配置化問題と考え、この最適化問題の解法として、多値化したホップフィールド型ニューラルネットワークを適用した。そしてこのホップフィールド型ニューラルネットワークを最適化問題に適用する際に問題となるネットワーク初期値問題を、遺伝的アルゴリズムを用いてネットワークが最適解に収束するようなネットワーク初期状態を検索することにより解決し、シミュレーション計算により、本手法の磁界逆問題における有効性を示した。また本手法の大強度加速器のビームプロファイル計測への応用についても提案した。

論文

遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークによる磁界源電流分布推定

岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之

電気学会論文誌,C, 113(9), p.719 - 727, 1993/00

磁界源電流分布の逆推定は、解が一意に求まらない問題として知られている。この逆問題を、電流分布領域への電流最適配置化問題へと帰着させ、この最適化問題解決の手段として、ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いた。そして、ホップフィールド型ニューラルネットワークを最適化問題に応用する際に問題となるネットワークの初期値問題をクリアするために、遺伝的アルゴリズムを用い、ニューラルネットワークの収束値が、最適解となるような初期状態の探索を行うようにした。また、不均一な電流分布の逆推定に対応するように、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを多値化し、その収束性やネットワークエネルギー変化等についても明らかにした。

論文

遺伝的アルゴリズムによる磁束源電流分布の逆推定

岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之

MAG-92-235, p.83 - 96, 1992/11

外部磁場より、その源である電流分布を推定する磁場逆問題を、空間への電流最適配置問題としてとらえ、その解法として遺伝的アルゴリズムを用いた。その結果、少ない磁場データからでも、非常に良く磁場源電流分布を推定することが出来ることが分った。また本手法の大電流加速器のビームプロファイル測定への応用についても提案を行った。

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