一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法及系统与流程

1.本发明涉及核模拟分析技术领域，尤其涉及一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法及系统。


背景技术：

2.在核与粒子物理相关的模拟设计分析中，存在着大量的多参数、多目标、多约束优化问题，是人工智能方法的重要发展领域。目前应用较广的智能方法为进化类算法，在进行优化设计时需要同时进行大量方案的粒子输运计算分析，再通过迭代优化寻找最优方案，例如反应堆堆芯、聚变产氚包层等设计。但是由于很多方案的结构复杂、计算精度要求高，现有的蒙特卡罗方法，给计算分析带来了耗时严重的问题，导致目前大多数核模拟设计只能依赖依据人工经验进行设计调优，难以通过智能方法获得最优方案。
3.在粒子输运计算时，若模型参数变化较小，可以采用微扰方法在少量输运计算时得到数量庞大的所有参数组合变化后方案的计算结果，以减少耗时。目前主要有相关抽样法等，其在一次计算中把涉及的核素、系统结构形状等变化对粒子运动与碰撞反应的影响计算出来，用该影响来修正粒子权重获得参数变化的影响值。但是，相关抽样法难以给出多个参数之间共同变化的影响，而且当发生某种核素或者材料从无到有变化时，会出现无法计算一些粒子的最终统计贡献，结果不稳定性比较大。其他蒙特卡罗计算方法也大多有多种参数变化时计算耗时严重、难适用于参数变化较大情况、结果不稳定等问题。因此，亟需提供一种技术方案解决上述技术问题。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法及系统。
5.本发明的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的技术方案如下：
6.基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素，并根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型；
7.对所述基本模型和每个辅助模型分别进行蒙特卡罗计算，得到并将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果；其中，每组第二计算结果对应一组所述核模拟设计方案的主要因素的值。
8.本发明的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的有益效果如下：
9.本发明的方法通过基本模型和多个辅助模型的若干次蒙特卡罗拟合得到了核模拟设计分析的大量不同方案结果，在保证计算结果稳定性的同时，减少了核模拟设计分析的计算量。
10.在上述方案的基础上，本发明的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法还可以做如下改进。
11.进一步，还包括：
12.基于预设筛选方式，从所有的第二计算结果中选取至少一组目标计算结果，以确定每组目标计算结果所分别对应的所述核模拟设计方案的主要因素的值。
13.采用上述进一步技术方案的有益效果是：能够实现在较短时间内智能获取核模拟设计分析的最优方案。
14.进一步，所述基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素的步骤，包括：
15.根据所述预设目标和所述基本模型，得到所述核模拟设计分析方案的所有影响因素；
16.从所有影响因素中，将至少一个线性无关且影响所述核模拟设计分析方案的结果的影响因素确定为主要因素。
17.进一步，任一辅助模型的类型包括：单因素辅助模型，任一主要因素包括：至少一个主要因素典型值；所述根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型的步骤，包括：
18.根据所述任一主要因素的每个主要因素典型值，构建所述任一主要因素对应的多个单因素辅助模型，直至得到每个主要因素对应的多个单因素辅助模型；其中，每个主要因素典型值对应一个单因素辅助模型。
19.进一步，任一辅助模型的类型还包括：多因素辅助模型；所述根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型的步骤，还包括：
20.基于多个主要因素相结合的方式，构建所述核模拟设计分析方案的至少一个多因素辅助模型。
21.进一步，还包括：
22.在所述基本模型和每个辅助模型中的任一模型进行蒙特卡罗计算的过程中，采用所述多个主要因素对所述预设目标的影响方式，对所述任一模型的粒子通量和权重参数的计算。
23.进一步，还包括：
24.在所述基本模型和每个辅助模型中的任一模型进行蒙特卡罗计算的过程中，当所述任一模型中的输运粒子与任一核素发生多次碰撞时，基于强迫碰撞方法，对所述任一核素进行偏倚矫正，以使所述任一模型中的输运粒子与多种核素发生碰撞。
25.进一步，所述将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果的步骤，包括：
26.基于最小二乘法或权重守恒法，对所有的第一计算结果进行拟合，得到所述多组第二计算结果。
27.进一步，所述预设筛选方式为：主要因素排序方式；所述基于预设筛选方式，从所有的第二计算结果中选取至少一组目标计算结果，以确定每组目标计算结果所分别对应的所述核模拟设计方案的主要因素的值的步骤，包括：
28.从所述多个主要因素中确定至少一个主要因素，并基于所述至少一个主要因素，对所有的第二计算结果进行降序排列，得到目标序列，将所述目标序列中的前q个第二计算结果分别确定为目标计算结果，以确定每组目标计算结果所分别对应的所述核模拟设计方
案的主要因素的值；其中，q为正整数。
29.本发明的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析系统的技术方案如下：
30.包括：构建模块和计算模块；
31.所述构建模块用于：基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素，并根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型；
32.所述计算模块用于：对所述基本模型和每个辅助模型分别进行蒙特卡罗计算，得到并将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果；其中，每组第二计算结果对应一组所述核模拟设计方案的主要因素的值。
33.本发明的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析系统的有益效果如下：
34.本发明的系统通过基本模型和多个辅助模型的若干次蒙特卡罗拟合得到了核模拟设计分析的大量不同方案结果，在保证计算结果稳定性的同时，能够在较短时间内智能获取模拟设计分析的最优方案。
附图说明
35.图1为本发明提供的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的第一实施例的流程示意图；
36.图2为本发明提供的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的第二实施例的流程示意图；
37.图3为本发明提供的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析系统的实施例的结构示意图。
具体实施方式
38.图1示出了本发明提供的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的第一实施例的流程图，如图1所示，包括如下步骤：
39.步骤110：基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素，并根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型。
40.其中，
①
核模拟设计分析方案主要包括涉及核反应或原子核变化的装置设计的模拟与分析方案。
②
预设目标为：核模拟设计分析方案所需要实现的目标要求。例如，当核模拟设计分析方案为压水堆核电站的堆芯设计方案时，其预设目标为：保证keff系数在1附近，同时要求在尽量小的空间内实现尽可能大的原子核裂变功率，并对功率分布有具体的指标要求。当核模拟设计分析方案为磁约束聚变热核反应堆的某一种氚增殖包层的设计分析方案时，其预设目标为：氚增殖率越高越好，同时要求能够及时转换传输包层内部产生的热量，限制包层的温度分布，并具有辐射屏蔽方面的指标要求。
③
基本模型为：核模拟设计分析方案的具体模型，该模型中主要包括：源项、功能材料的核素组成及其空间分布、结构材料、主要零部件的形状尺寸等设计内容。本领域内有一些基本的模板、设计参数可供选取。
④
主要因素为：对核模拟设计分析方案对应的结果有影响且线性无关(即任何一个主要因素不能被其它主要因素线性表达)的因素，主要因素包括但不限于：源项、材料核素种类、
材料核素组成比例、材料密度、材料几何形状。
⑤
辅助模型为：根据核模拟设计分析方案中的一个主要因素的独立变化或多个主要因素组合的组合变化，对基本模型的参数进行修改后所生成的模型。
41.具体地，当核模拟设计分析方案为压水堆核电站的堆芯设计方案时，根据压水堆核电站的堆芯设计方案的预设目标与基本模型，从压水堆核电站的堆芯设计方案的所有影响结果的因素中，选取多个主要因素，包括：燃料芯块的核素组成、燃料组件的数量和平面布置、控制棒的数量和平面布置、结构格架材料核素组成与密度、堆芯几何形状、换料周期。根据主要因素的类型，分别建立6类主要因素对应的辅助模型，即燃料芯块的核素组成独立变化的辅助模型6个，燃料组件的数量和平面布置独立变化的模型3个，控制棒的数量和平面布置独立变化的模型3个，结构格架材料核素组成与密度独立变化的模型3个，堆芯几何形状独立变化的模型3个，换料周期独立变化的模型3个，共计建立辅助模型21个(本实施例不考虑因素组合变化对应的辅助模型)。
42.步骤120：对所述基本模型和每个辅助模型分别进行蒙特卡罗计算，得到并将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果；其中，每组第二计算结果对应一组所述核模拟设计方案的主要因素的值。
43.其中，
①
任一第一计算结果为：核模拟设计分析方案的基本模型和每个辅助模型中的任一模型进行蒙特卡罗计算后所得到的结果，如：keff系数、反应性系数、堆芯功率分布等
②
一组第二计算结果为：所有第一计算结果进行拟合后所得到的计算结果。
③
主要因素的值为：该主要因素的具体值；如主要因素(燃料组件的数量和平面布置)为：157个。
44.需要说明的是，
①
需要说明的是，第二计算结果中对应的变量与第一计算结果相同，即包括：反应性系数、k
eff
系数、堆芯功率分布等。第二计算结果与第一结算结果的不同之处在于，第二计算结果对应的设计参数范围(主要因素的类型)通过拟合得到了扩大，即不限于上述提到的6类主要因素(燃料芯块的核素组成，燃料组件的数量和平面布置，控制棒的数量和平面布置，结构格架材料核素组成与密度，堆芯几何形状，换料周期)在本实施例中构造辅助模型时的取值。通过对所有的第一计算结果进行拟合，能够通过对核模拟设计分析方案进行少量的蒙特卡罗计算得到大量方案结果。
②
蒙特卡罗计算方法为现有技术，为更好地说明步骤120的技术内容，本实施例采用压水堆核电站的堆芯设计方案中的主要因素(燃料芯块的核素组成)的变化所对应的辅助模型进行蒙特卡罗计算为例进行说明，但并不限于以下内容。反应性系数用于描述当系统冷却剂温度系数、燃料温度系数、冷却剂密度系数、燃料密度系数、空泡系数等发生变化时，系统反应性的变化情况，定义如公式(1)所示：
[0045][0046]
式(1)中：ρ为反应性值；αi为系统第i种参数xi的反应性系数，即αi为冷却剂温度系数、燃料温度系数、冷却剂密度系数、燃料密度系数、空泡系数中的任意一个。
[0047]
具体地，采用蒙特卡罗计算方法得到任一模型的第一计算结果，首先建立单个中子在给定几何系统介质中随机运动的历史，然后通过对大量中子历史的跟踪，得到随机变量充足的抽样值，最后统计得到随机变量某个数值特征的估计量，并以该估计量作为问题的解，一般包括三个步骤：源分布抽样，空间能量和运动方向的随机游走，记录贡献与分析
结果。本实施例具体采用微扰理论来计算反应性系数，计算公式(2)如下所示：
[0048][0049]
其中，keffi代表状态i条件下的keff系数。假设由输运算符m和裂变算符f组成的一个算符p＝m-f/keff，表示未扰动前的输运方程为：
[0050]
pφ＝0(3)
[0051]
式中φ为扰动前的中子通量密度。则对应的共轭方程为：
[0052]
p
*
φ
*
＝0(4)
[0053]
φ
*
为共轭中子通量密度，p
*
为共轭p算符。假设在系统内引入某些小的温度变化、密度变化、尺寸变化，使得算符p变为p
′
＝p+δp，则参数变化后的中子输运方程变为：
[0054]
p
′
φ
′
＝pφ
′
+δpφ
′
＝0(5)
[0055]
其中，φ
′
＝φ+δφ，为扰动后的中子通量密度。使用扰动前共轭方程的解φ
*
与扰动后输运方程(5)做内积可以得到：
[0056]
《φ
*
，pφ
′
》+《φ
*
，δpφ
′
》＝0(6)
[0057]
由于p与p
*
共轭，假设边界条件没有受到扰动，则
[0058]
《φ
′
，p
*
φ
*
》+《φ
*
，δpφ
′
》＝0(7)
[0059]
根据式(4)可得：
[0060]
《φ
*
，δpφ
′
》＝0(8)
[0061]
上式无论δp大或者小都成立。也可以舍去通量变化的二阶微量δφ，则φ
′
＝φ+δφ≈φ，此时可以从公式(8)计算得到微扰理论基本方程
[0062]
《φ
*
，δpφ》＝0(9)
[0063]
扰动算符δp中包括各种参数的微小变化，也包括keff的相应变化。在蒙特卡罗中子输运计算中，基于反复裂变几率法计算得到共轭中子通量密度φ
*
，同时统计得到扰动前的中子通量密度φ，在此基础上根据核能系统温度、密度、尺寸、形状等的微小扰动，可以计算得到keff的相应变化，再代入公式(2)即可计算出该辅助模型所对应的反应性系数。
[0064]
此外，由于蒙特卡罗计算方法非常复杂，本部分内容是对第一计算结果对应的权重因子的计算过程进行更深入的说明，包括对粒子通量、权重等参数的计算，要采用能够反映所选择的因素对预设目标影响的方式进行。其中，压水堆核电站的堆芯设计方案中需要计算的物理量很多，这里以中子的输运计算的权重因子公式为例，基于权重守恒原理在蒙特卡罗中子输运过程中统计得到各个扰动下的中子通量值，说明本实施例在参数计算公式方面的实现方式。其它还有，以及不同粒子如光子、电子、介子、alpha粒子等其它基本粒子/微观粒子，以及这些粒子在混合堆、聚变堆等不同系统中的应用方式包括组合应用等。具体地：
[0065]
中子在基本模型中输运时，从p1位置输运到p2位置，发生反应后方向从ω1转换为ω2，能量从e1变换为e2，权重从w1变换为w2。根据中子输运流程，可以得到w1与w2之间的变换关系，如公式(10)所示：
[0066][0067]
式(10)中，∑0为基本模型中材料的总反应截面。同时，利用公式(11)可计算得到在不同辅助模型下，中子到达p2位置与核素j发生反应且能量和方向由(e1，ω1)转换为(e2，
ω2)后的权重值
[0068][0069]
式(11)中，∑i为辅助模型i中材料的总反应截面，为第i种辅助模型中核素j的核子密度，为基本模型中核素j的核子密度。利用公式(11)，可以在单个粒子输运时获得一系列碰撞点，如下式所示：
[0070][0071]
式(12)中，n表示单个中子输运时碰撞点个数，pi代表一系列位置，wi代表一系列权重，n表示辅助模型的数量。在中子输运过程中，可以基于径迹长度法统计得到不同辅助模型下中子通量值，如公式(13)所示：
[0072][0073]
式(13)中ψi(x)为第i种辅助模型下的中子通量，m为模拟总中子数，k表示当前模拟第k个中子，j表示当前中子第j步，为第i种辅助模型下第k个中子第j步的权重，l
k，j
为第k个中子第j步的径迹长度。辅助模型下统计误差估计与基本模型中所采用的估计方法一致。
[0074]
本实施例的技术方案通过基本模型和多个辅助模型的若干次蒙特卡罗拟合得到了核模拟设计分析的大量不同方案结果，在保证计算结果稳定性的同时，减少了核模拟设计分析的计算量。
[0075]
图2示出了本发明提供的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的第二实施例的流程图，如图2所示，包括如下步骤：
[0076]
步骤210：基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素，并根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型。
[0077]
步骤220：对所述基本模型和每个辅助模型分别进行蒙特卡罗计算，得到并将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果；其中，每组第二计算结果对应一组所述核模拟设计方案的主要因素的值。
[0078]
步骤230：基于预设筛选方式，从所有的第二计算结果中选取至少一组目标计算结果，以确定每组目标计算结果所分别对应的所述核模拟设计方案的主要因素的值。
[0079]
其中，
①
预设筛选方式包括但不限于：主要因素排序方式。
②
目标计算结果为：根据预设筛选方式所选取出的核模拟设计方案的第二计算结果。
[0080]
在本实施例中，步骤230包括：从所述多个主要因素中确定至少一个主要因素，并基于所述至少一个主要因素，对所有的第二计算结果进行降序排列，得到目标序列，将所述目标序列中的前q个第二计算结果分别确定为目标计算结果，以确定每组目标计算结果所分别对应的所述核模拟设计方案的主要因素的值；其中，q为正整数。
[0081]
具体地，以燃料组件的数量和平面布置为例，主要因素为：燃料组件的数量和平面
布置，此时的q为3，则3组目标计算结果所分别对应的所述核模拟设计方案的主要因素的值如下表1所示。
[0082]
表1：
[0083][0084]
本实施例的技术方案进一步能够实现在较短时间内智能获取核模拟设计分析的最优方案。
[0085]
较优地，在上述任意实施例的基础上，所述基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素的步骤，包括：
[0086]
根据所述预设目标和所述基本模型，得到所述核模拟设计分析方案的所有影响因素。
[0087]
其中，所有影响因素为：影响核模拟设计分析方案的结果(目标)的每个因素。
[0088]
从所有影响因素中，将至少一个线性无关且影响所述核模拟设计分析方案的结果的影响因素确定为主要因素。
[0089]
需要说明的是，线性无关是指所选择的任何一个主要因素，不能被其它的主要因素通过线性方式进行表达。例如，本实施例中“燃料芯块的核素组成”的变化及其对压水堆核模拟设计分析方案的预设目标(反应性、功率等)的影响，不能通过其它5个主要因素及其组合的变化进行代替。
[0090]
较优地，在上述任意实施例的基础上，任一辅助模型的类型包括：单因素辅助模型，任一主要因素包括：至少一个主要因素典型值。
[0091]
其中，
①
单因素辅助模型为：根据单个主要因素的变化所生成的辅助模型。
②
每个主要因素对应有至少一个主要因素典型值。
③
主要因素典型值为：为：任一主要因素的典型值。例如，当主要因素为燃料芯块的核素组成时，燃料芯块的核素组成有6种选择：rfa-1/rfa-1(xl)、rfa-2/rfa-2(xl)、rfa-3/rfa-3(xl)，则主要因素(燃料芯块的核素组成)对应的主要因素典型值为：rfa-1、rfa-1(xl)、rfa-2、rfa-2(xl)、rfa-3、rfa-3(xl)。当主要因素为燃料组件的数量和平面布置时，燃料组件的数量和平面布置有3种选择：157、241、265，则主要因素(燃料组件的数量和平面布置)对应的主要因素典型值为：157、241、265。
[0092]
需要说明的是，辅助模型中的其它因素取值，与其在基本模型中的取值相同。
[0093]
所述根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型的步骤，包括：
[0094]
根据所述任一主要因素的每个主要因素典型值，构建所述任一主要因素对应的多个单因素辅助模型，直至得到每个主要因素对应的多个单因素辅助模型。
[0095]
其中，每个主要因素典型值对应一个单因素辅助模型。
[0096]
较优地，在上述任意实施例的基础上，任一辅助模型的类型还包括：多因素辅助模
型。
[0097]
其中，多因素辅助模型为：根据多个主要因素结合的变化所生成的辅助模型。
[0098]
所述根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型的步骤，还包括：
[0099]
基于多个主要因素相结合的方式，构建所述核模拟设计分析方案的至少一个多因素辅助模型。
[0100]
其中，多个主要因素相结合可以是两个主要因素结合构建一个多因素辅助模型，也可以两个以上的主要因素结合构建一个多因素辅助模型，在此不设限制。
[0101]
较优地，在上述任意实施例的基础上，还包括：
[0102]
在所述基本模型和每个辅助模型中的任一模型进行蒙特卡罗计算的过程中，采用所述多个主要因素对所述预设目标的影响方式，对所述任一模型的粒子通量和权重参数的计算。
[0103]
较优地，在上述任意实施例的基础上，还包括：
[0104]
在所述基本模型和每个辅助模型中的任一模型进行蒙特卡罗计算的过程中，当所述任一模型中的输运粒子与任一核素发生多次碰撞时，基于强迫碰撞方法，对所述任一核素进行偏倚矫正，以使所述任一模型中的输运粒子与多种核素发生碰撞。
[0105]
其中，输运粒子为：任一模型中的输运粒子，可与该模型中的核素发生碰撞。
[0106]
需要说明的是，在蒙特卡罗计算过程中，需要进行不稳定性控制。具体地，在任一模型的蒙特卡罗计算过程中，同步采用分组分析的方法获得参数变化计算结果的不稳定性影响因素，当统计发现有某种核出现多次散射时，则利用强迫碰撞方法对碰撞反应的核素种类进行偏倚矫正，使得输运粒子在模型中输运时尽量与多种核素发生反应，而不是与同一核素发生多次反应，然后再继续计算，从而解决单核素多次散射带来的计算结果不稳定性问题。
[0107]
较优地，在上述任意实施例的基础上，所述将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果的步骤，包括：
[0108]
基于最小二乘法或权重守恒法，对所有的第一计算结果进行拟合，得到所述多组第二计算结果。
[0109]
具体地，在得到不同模型下的值后，可以相应获得其他响应量值，响应量与变量的对应关系如式(14)所示。
[0110][0111]
式中为第i个辅助模型的第一计算结果，n表示辅助模型的数量。然后采用最小二乘法对公式(14)中各个变量对应的数值进行参数拟合，获得不同变量对计算结果的影响参数，使得其误差的平方和最小。当设计参数处于非辅助模型范围内取值，或发生极端变化时(如某种材料从无到有)，可以通过函数拟合外推的方式得到计算结果，该计算结果的统计误差通过误差传递方式获得。
[0112]
图3示出了本发明提供的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析系统的实施例的结构图。如图3所示，所述系统300包括：构建模块310和计算模块320；
[0113]
所述构建模块310用于：基于核模拟设计分析方案的预设目标和基本模型，确定所述核模拟设计分析方案的多个主要因素，并根据所述多个主要因素，构建所述核模拟设计分析方案的多个辅助模型；
[0114]
所述计算模块320用于：对所述基本模型和每个辅助模型分别进行蒙特卡罗计算，得到并将所有的第一计算结果进行拟合，得到多组第二计算结果；其中，每组第二计算结果对应一组所述核模拟设计方案的主要因素的值。
[0115]
本实施例的技术方案通过基本模型和多个辅助模型的若干次蒙特卡罗拟合得到了核模拟设计分析的大量不同方案结果，在保证计算结果稳定性的同时，减少了核模拟设计分析的计算量。
[0116]
上述关于本实施例的一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析系统300中的各参数和各个模块实现相应功能的步骤，可参考上文中关于一种基于蒙特卡罗计算的核模拟设计分析方法的第一实施例或第二实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。
[0117]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。类似地，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。其中，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
[0118]
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。