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为了实现基于蒙特卡罗方法的中子动力学计算,在传统的直接蒙特卡罗动力学方法的基础上,提出了一种加权蒙特卡罗动力学方法。该方法通过引入粒子权重的概念,隐式考虑中子俘获反应和裂变反应过程中中子数目的变化,避免了模拟粒子的数目随时间的变化,降低了统计偏差,消除了程序计算过程中粒子的存库操作,提高了计算精度。基于单能点堆模型,开发了中子动力学计算程序NECP-Dandi,进行了大量数值验证与分析,包括无缓发中子、单组缓发中子、六组缓发中子、正阶跃反应性引入、负阶跃反应性引入、正脉冲反应性、负脉冲反应性和正线性反应性引入等情况。数值结果表明,相比于直接蒙特卡罗动力学方法,加权蒙特卡罗动力学方法在计算结果的精度和计算效率上有较为明显的改进,程序结构更为简洁。 相似文献
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量子体系的蒙特卡罗研究近十多年来非常活跃,并取得了很多富有意义的成果.量子蒙特卡罗方法愈来愈受到人们的关注.本文结合量子蒙特卡罗方法的建立和发展介绍了它的基本思想.在对几种具体方法作介绍的同时,还分析了它们特点.文中还对超导、主要是高温超导电性研究中的一些有益的量子蒙特卡罗工作作了介绍.最后讨论了量子蒙特卡罗方法存在的主要问题,并展望了量子蒙特卡罗方法的发展前景. 相似文献
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激光汇聚铬原子沉积实验中,铬原子束准直度的好坏非常重要.利用蒙特卡罗随机思想选取原子轨迹初始条件,将52Cr原子以外的其他同位素、纵向速度分布和横向发散角等因素综合考虑,对铬原子束横向一维激光冷却进行了优化分析.经过与均匀取值法比较,这种方法能够更好地体现原子运动的不确定性,挑选出不参与冷却过程的同位素,使考察界面内原子束的横向位置分布更好的符合实验结果.结果显示,冷却过程中其他同位素的存在使原子束横向位置分布的中心最大值减小9.3%,半高宽增加11%,并且增加轮廓曲线的基底.关键词:激光冷却蒙特卡罗方法铬原子束 相似文献
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本文利用蒙特卡罗方法和方均根速率数值修正方案,对分子速率分布函数、平均速率随时间的演化过程进行了研究.数值模拟结果表明:随着碰撞次数的增大,速率分布函数逐渐趋向于相应的麦克斯韦分布函数,分子的平均速率也逐渐趋向于相应的确定值. 相似文献
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基于蒙特卡罗粒子输运程序MCNP,设计了一种强度高、密度低、具有优异中子屏蔽性能的新型玻璃纤维/B4C/环氧树脂复合材料,模拟计算了镅-铍(Am-Be)中子源产生中子对该材料的透射率;研究了该材料的中子屏蔽性能与传统屏蔽材料的差异以及不同B4C质量分数对该材料的屏蔽性能影响;根据模拟结果分析了该材料对不同能区中子(慢中子、中能中子、快中子)具有的不同屏蔽性能。研究发现:B4C质量分数为10%的该种新型玻璃纤维/B4C/环氧树脂复合材料的中子屏蔽性能,尤其是慢中子屏蔽性能较传统的含硼聚乙烯和Al-B4C合金材料更为优异;但随着B4C质量分数的增大,屏蔽性能提升不明显。结果验证了蒙特卡罗方法用于中子屏蔽材料优化设计的可行性。 相似文献
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本文用Monte Carlo方法模拟了偏滤器扁平抽气收集板附近区域的氦原子输运。考虑了氦原子被电子碰撞电离,氦原子与等离子体离子之间的弹性散射等原子过程以及离子的热运动和沿磁力线的流动。计算表明当偏滤器等离子体密度在7cm距离内从里向靶板逐渐增加约4.7倍,而温度分布保持不变时,氦灰返回靶板的几率比密度在7cm内向靶板递减4.7倍的通常正分布提高约45%。磁力线与靶板的交角、靶板的温度,边缘等离子体鞘层电位以及不同的靶材料对氦返回靶板几率的影响作了比较。得到的结果对托卡马克聚变裂变增殖堆孔栏和偏滤器工程设计有参考价值。 相似文献
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用Monte Carlo方法模拟闪锌矿相(zinc blende)ZnS电子的输运特性.实验采用的是非抛物线模型计算电子的能带结构,模拟包含了声学声子散射,极性光学声子散射,压电散射,电离杂质散射,能谷间散射以及自散射等散射机理.通过模拟得到了ZnS材料的平均漂移速度、平均电子能量随电场强度变化的曲线图,以及总散射率随电子能量变化图,并将结果与文献报道的模拟结果[1]进行比较得出:本实验方法具有模型简单,计算速度快,获得结果比较准确的优点. 相似文献
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本文运用Monte Carlo方法,通过计算机模拟研究了真空镀膜过程中沉积速率、自由粒子迁移率、粒子沿分形迁移等对薄膜生长过程的影响。 相似文献
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本文采用MonteCarlo方法研究了纳米石墨管中流体氩的热力学性质。模拟表明在纳米石墨管中,流体的饱和性质与大尺度条件下相比可以有很大差别,同时空间尺度、固体壁面势能和流体密度的大小都对流体的饱和性质有明显的影响.本文的研究结果对微尺度条件下流体相交换热现象的研究有重要意义. 相似文献
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通用动力学方程通过描述离散系统中颗粒尺度分布的演变过程来量化颗粒动力学演变过程,而Monte Carlo(MC)算法是求解通用动力学方程的重要方法.目前几种主流的MC算法为Liffman的直接模拟Monte Carlo算法(DSMC)、阶梯式常体积法、常数目法和多重Monte Carlo(MMC)算法.利用这些MC算法描述理想的纯凝并工况和纯破碎工况,发现:由于避免了多个动力学事件之间的解耦过程,基于事件驱动的MC算法比基于时间驱动的MC算法具有更高的计算精度和更低的计算代价;由于尽量减少对整体系统的扰动,阶梯式恢复模拟颗粒数目的MC算法比连续式恢复模拟颗粒数目的MC算法具有更高的精度;由于始终保持计算区域体积,多重Monte Carlo算法具有更友好的扩展性. 相似文献
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