目前,多球中子谱仪普遍应用于各种场景的中子能谱测量,传统多球中子谱仪由多个直径不一的聚乙烯球体组成,价格昂贵,便携度低,且其测量范围小,测量时探测球体个数多,间隔间距小时存在“球球干扰”问题。因此,本论文课题组在国家自然基金面上项目“抽注水多层同心球宽量程新型中子能谱探测器研究”（No.41774120）、国防工业科技局技术基础研究项目“空间辐射中子测量和剂量校准技术”子题“空间辐射中子能谱分析技术研究”（No.JSJL2014404B001）、四川省重点研发项目“抽注水多球中子能谱测量系统研究”（No.2019YFG0430）等项目的支撑下,自主研发了一台抽注水多层同心球中子谱仪,通过对不同水层结构抽注水来改变不同中子的慢化厚度,实现对不同中子能量的响应,具有测量范围广、成本较低、便携,且不存在“球球干扰”问题等优点。但是在测量过程中每次向不同水层抽水或注水时需要时间,从而影响谱仪在使用过程中的测量效率,时间成本随测量序列的变化而产生很大差异,如何缩短抽水或注水时间,减少差异是抽注水多球中子谱仪有待解决的关键技术问题之一。同时前期参与课题组采用BP神经网络方法进行解谱工作时发现,该方法在解谱之前,需要对响应函数进行t-SNE降维分类,该降维方法存在随机性,多次实验会产生多次分类结果,对BP神经网络输入层数据造成误差,使解谱结果陷入局部最优。如何消除这些随机性误差是抽注水多球中子谱仪有待解决的关键技术问题之二。因此,本论文针对上述两个关键技术问题,借助遗传算法通过模拟自然进化过程搜寻最优解的优势,研究不同水层组合下的最优时间、测量序列和在响应函数无降维分类处理下寻求全局最优解。通过开展研究,主要获得成果如下:1.首先,对抽注水多层同心球中子谱仪在中子计数测量过程所使用的水层结构中任意两水层结构切换过程的抽水和注水时间做差,从而得到一个时间差矩阵,通过对时间差矩阵内的时间单元进行累加得到的时间代价函数作为时间优化算法模型中的适应度函数。其次,将遗传算法中单点交叉算子和局部映射交叉算子分别应用于时间优化算法模型中,并依次对5层水共计2⁵（32）个水层结构随机组合、任意选取18个水层结构随机组合和任意选取6个水层结构随机组合等三类实验作时间优化效果进行对比验证,结果表明在局部映射交叉算子下,能依次为上述三类实验对象找到最短测量时间,分别为3212s、2000s和1568s,并分别给出了最佳测量排列顺序。因此,将时间代价函数和局部映射算子相结合,建立了一套基于遗传算法的时间优化算法模型,在实验中应用该算法模型分别对32种水层结构和随机选取的18种水层结构任意组合时的测量总时间进行时间优化,其相对于没有进行时间优化下用时依次缩短了3.35倍和3.12倍,极大地缩短了测量时间,提高了测量效率。2.利用遗传算法对抽注水多层同心球中子谱仪测量得到的中子计数进行能谱求解,优化解谱的迭代过程,最终在众多解向量中找到最优解。首先对初始中子能谱解集空间进行二进制编码,保证求解过程的连续性和简单性。其次对比在抽注水多层同心球中子谱仪解谱过程中,使用不同适应度函数对解谱效果的影响,最终选取谱仪测量得到的中子计数和响应函数与中子能谱卷积所得中子计数之间的二乘距离作为最佳适应度函数。然后通过对比两点交叉算子和一致交叉算子分别应用于解谱算法中对解谱结果的影响,提出采用一致交叉算子进行解谱。最后结合解谱过程参数的确定建立了基于遗传算法的抽注水多层同心球中子能谱重建算法模型,并将算法模型用于实验验证,选取IAEA报告中给出的²⁵²Cf、²⁴¹Am-Be、D₂O慢化后的²⁵²Cf中子能谱、²⁴¹Am-B中子谱和²⁵²Cf+²⁴¹Am-Be的组合谱等五种标准中子能谱进行验证,结果表明利用能谱重建算法模型求解得到的中子能谱与标准中子能谱的整体趋势保持一致,且解谱效果的评价因子Q_S及Q_R均趋近于0,解谱结果与上述五种标准能谱符合度高。3.采用Visual Studio 2019开发工具和SQL Server 2017数据库开发了一套抽注水多层同心球中子谱仪软件系统。该系统集成了上述基于遗传算法的时间优化算法模型和能谱重建算法模型等两个关键技术算法,实现了采集、控制、处理、分析、显示、管理、输出等功能。本论文的主要创新点:（1）建立了基于遗传算法的时间优化算法模型应用于抽注水多层同心球中子谱仪中,并分别选取32个水层、18个水层和6个水层等随机组合成三类实验进行了模型验证,验证了该算法模型的准确性和实用性。（2）建立了基于遗传算法的抽注水多层同心球中子能谱重建算法模型,实现了对抽注水多层同心球中子谱仪所测量得到的中子计数,进行能谱的重建及优化,采用该算法所解得的中子能谱与IAEA报告中的标准中子能谱符合度高。