Методика и алгоритмы статистического моделирования взаимодействия тепловых нейтронов с веществом на основе файлов оцененных ядерных данных

Методика и алгоритмы статистического моделирования взаимодействия тепловых нейтронов с веществом на основе файлов оцененных ядерных данных

Автор: Малков, Максим Рудольфович

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2005

Место защиты: Обнинск

Количество страниц: 124 с. ил.

Артикул: 2934474

Автор: Малков, Максим Рудольфович

Стоимость: 250 руб.

Методика и алгоритмы статистического моделирования взаимодействия тепловых нейтронов с веществом на основе файлов оцененных ядерных данных  Методика и алгоритмы статистического моделирования взаимодействия тепловых нейтронов с веществом на основе файлов оцененных ядерных данных 

Содержание
Введение
1. Задачи теории переноса излучений.
1.1. Уравнение переноса излучений в интегральной форме
1.2. Решение уравнения переноса излучений методом МонтеКарло.
1.3. Способы повышения эффективности метода МонтеКарло.
1.4. Источники погрешностей при решении уравненияпереноса детерминистическими методами и методом МонтеКарло. Метод МонтеКарло как реперный метод решения уравнения переноса.
1.5. Особенности моделирования процессов взаимодействия нейтронов в тепловой энергетической области.
Краткие итоги главы 1.
2. Основные возможности программного комплекса
2.1. Общие принципы построения комплекса
2.2. Принципы организации моделирования процесса методом МонтеКарло
2.3. Рабочая программа ПК .
2.4. Возможности основных модулей ПК
2.4.1. Модуль источника.
2.4.2. Геометрический модуль.
2.4.2.1. Универсальный геометрический модуль
2.4.3. Модуль детектора
2.4.4. Константный модуль
2.4.4.1. Разделы и сегменты нейтронной части модуля.
2.4.4.2. Разделы и сегменты фотонной части модуля.
2.5. Тепловое движение ядер
Краткие итоги главы 2.
3. Новые сегменты кода программного комплекса
3.1. Основные сведения о рассеянии нейтронов в тепловой энергетической области и его представление в формате 6
3.2. Когерентное упругое рассеяние
3.2.1. Когерентное упругое рассеяние в формате ЕИОИб
3.2.2. Алгоритм моделирования когерентного упругого рассеяния
3.2.3. Вычисление сечения когерентного упругого рассеяния
3.3. Некогерентное упругое рассеяние
3.3.1. Некогерентное упругое рассеяние в формате ЕМ1ЭР6.
3.3.2. Алгоритм ВЯАЫВа моделирования некогерентного упругого рассеяния
3.3.3. Моделирование некогерентного упругого рассеяния в МСИР и
3.3.4. Вычисление сечения некогерентного упругого рассеяния
3.4. Некогерентное неупругое рассеяние
3.4.1. Некогерентное неупругое рассеяние в формате ЕКОИб
3.4.2. Законы интерполяции для 5а,Р в формате ЕНЭЕб.
3.4.3. Алгоритмы моделирования некогерентного неупругого рассеяния
3.4.3.1. Алгоритмы для случая, когда 8а,р,Т представлена аналитическими функциями
3.4.3.1.1. Алгоритмы моделирования рассеяния по модели свободного газа.
3.4.3.1.1.1.Факторизация плотности рассеяния.
3.4.3.1.1.2.Алгоритм ВКАИОа моделирования рассеяния по модели идеального газа
3.4.3.1.1.3.Модифицированный алгоритм МСи моделирования рассеяния по модели идеального газа
3.4.3.1.1.4.Алгоритм МСЫР моделирования рассеяния по модели свободного газа
3.4.3.1.1.5.Вычисление сечения некогерентного неупругого рассеяния для модели свободного газа
3.4.3.1.2. Моделирование некогерентного неупругого рассеяния по приближению наикратчайшего времени столкновения .
3.4.3.1.2.1.Алгоритм ВЛАНОа моделирования рассеяния по приближению наикратчайшего времени
столкновения.
3.4.3.1.2.2.Моделирование рассеяния по приближению наикратчайшего времени столкновения в МСКР
3.4.3.1.2.3.Вычисление сечения нскогерентного неупругого рассеяния по приближению наикратчайшего
времени столкновения.
3.4.3.2. Алгоритмы ВЯАКОа моделирования некогерентного неупругого рассеяния для таблично заданного 8аДТ
3.4.3.2.1. Алгоритм 1 .
3.4.3.2.2. Алгоритм 2 .
3.4.3.2.3. Алгоритм 3 .
З.4.З.2.З.1.Интерполирование функций двух переменных
З.4.З.2.З.2.Описание алгоритма
3.4.3.2.3.2.1. Случай ЬАТ1.
3.4.3.2.3.2.2. Случай ЬАТ0.
3.4.3.2.3.3. Некоторые способы повышения
эффективности алгоритма
3.4.3.3. Алгоритм МСИР моделирования некогерентного
неупругого рассеяния для таблично заданного 8аДТ
3.4.3.4. Алгоритм МСи моделирования некогерентного
неупругого рассеяния для таблично заданного 8аДТ
3.4.3.5. Алгоритм ВЯАКОа вычисления сечения некогерентного неупругого рассеяния для таблично заданного БаДТ
3.4.3.6. Вычисление сечения некогерентного неупругого рассеяния для таблично заданного 8аДТ в МСМР и МСи
3.5. Сервисные подпрограммы для работы с данными файла 7 формата ЕШР
3.5.1. Подпрограмма чтения файла 7 формата ЕЫЭРб
3.5.2. Подпрограмма объединения данных, считанных из нескольких файлов
ш 3.5.3. Подпрограмма подготовки данных для заданной температуры
Краткие итоги главы
4. Анализ результатов вычислительных экспериментов.
4.1. Сравнение сечений некогерентного неупругого рассеяния, получаемых по и для таблично заданного ,.
4.2. Сравнение спектров вторичных нейтронов для водорода в воде
4.3. Задача на прохождение нейтронами барьера из водорода в воде.
4.4. Сравнение спектра вторичных нейтронов для кислорода в воде
4.5. Задача на прохождение барьера из кислорода.
4.6. Задача на прохождение барьера из воды
4.7. Сравнение спектра вторичных нейтронов для кислорода в оксиде бериллия.
4.8. Задача на прохождение нейтронами барьера из оксида бериллия
Краткие итоги главы
Заключение
Список литературы


Очевидным недостатком является тот момент, что процессинг привносит в результаты расчетов дополнительную, неоценимую в принципе неопределенность, так как неопределенность процессинга не представляется возможным отделить от погрешности экспериментальных данных. Последнее замечание обусловлено тем, что хотя подготовленные процессинговыми программами данные и не содержат дополнительной погрешности, тем не менее, при их использовании в ходе вычислений возникает необходимость использования различных методов, снижающих точность проводимых расчетов, например таких, как различные методы интерполяции. Следует отметить, что до последнего времени в мире не существовало монтекарловских программ, которые имели бы в своем составе константный модуль, использующий информацию о взаимодействии нейтронов в тепловом энергетическом диапазоне напрямую из библиотек оцененных ядерных данных. В связи с чем, одним из самых важных, ключевых научноприкладных направлений при создании монтекарловского программного комплекса является разработка эффективных математических методов, основанных на них алгоритмов и последующее проектирование и реализация высокоточных подпрограмм константного модуля, работающих напрямую с информацией о взаимодействии тепловых нейтронов из библиотек оцененных ядерных данных. Практическая значимость. Развитие компьютерных технологий и стремительный рост вычислительных мощностей современных компьютеров обусловили широкое использование инженерных программ, моделирующих процессы взаимодействия излучения с веществом. Поскольку всесторонний анализ изучаемой проблемы возможен лишь при наличии результатов большого числа разнообразных экспериментов, то одним из главных требований, предъявляемых к инженерной программе, является высокое быстродействие. Так как изучаемые процессы, как правило, чрезвычайно разнообразны и сложны, то обеспечение высокого быстродействия инженерных программ было бы невозможно без различного рода аппроксимаций, обобщений и упрощений. Поэтому при вычислительном моделировании чрезвычайно остро встает вопрос о точности результатов, полученных по инженерным программам. При вычислительном моделировании физических процессов также немаловажным аспектом становится выбор константной базы для расчетных программ. В качестве исходных данных для расчета можно использовать, например, информацию из файлов оцененных ядерных данных библиотеки формата ЕЫОР6 . Выбор в пользу определенной системы констант требует дополнительного анализа и обоснования. Для выполнения эталонных вычислительных расчетов используются специальные программные комплексы. МСЫР , , и широко известный отечественный комплекс МСи , . Основным достоинством данных комплексов является высокая точность получаемых результатов, которая, как правило, во многом определяется погрешностью исходных данных. Однако и такие высокоточные программы могут иметь определенные недостатки например, жесткую привязанность к какойлибо одной системе констант, либо необходимость использования специализированных программ сопровождения. Наконец, проведение вычислительных ЬепсЬтагкэксперимснтов при использовании многократно проверенных библиотек констант, позволяет качественно оценить достоверность результатов физических экспериментов. Выявление существенных расхождений между экспериментальными и расчетными данными влечет, как правило, поиск адекватного объяснения наблюдаемых расхождений, что, безусловно, помогает уточнить содержащуюся в библиотеках информацию, пересмотреть экспериментальные данные и избежать в дальнейшем новых возможных ошибок. Тестировать достоверность экспериментальных данных путем их совместного анализа с результатами опорных вычислительных экспериментов. Авторский вклад в данную диссертационную работу состоит в следующем. Лично автором разработаны описанные в диссертационной работе алгоритмы моделирования рассеяния нейтронов в тепловой энергетической области для когерентного упругого, некогерентного упругого и некогерентного неупругого рассеяния с использованием константной информации непосредственно из файлов оцененных данных в формате ЕИОИб.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.298, запросов: 244