Otimização em Projetos de Reatores Nucleares Baseada em Rede Neural e Algoritmo Genético

Este trabalho apresenta um prototipo de um sistema para otimizacao de projetos do nucleo de reatores nucleares, baseado em algoritmo genetico e redes neurais artificiais. Uma rede neural e modelada e treinada para predizer os valores de fluxo e fator de multiplicacao de neutrons baseada nos valores de enriquecimento, passo da rede e espessura do revestimento, apresentando erro medio menor que 2%. Os valores preditos pela rede neural sao, entao, utilizados pelo algoritmo genetico em sua busca heuristica, guiada por uma funcao objetivo que premia os altos valores de fluxo e penaliza valores de fator de multiplicacao mais afastados do exigido. Associando a rapidez da predicao - que substitui a execucao do codigo de fisica de reatores no calculo das variaveis a serem otimizadas - com a capacidade de otimizacao global do algoritmo genetico, obteve-se um sistema de otimizacao do nucleo de reatores, rapido e eficaz.