基于共轭离散纵标的减方差方法

对于深穿透类型的屏蔽计算,为了得到较为可信的统计结果,蒙特卡罗方法(MC方法)需要模拟大量的粒子,巨大的计算时间是其存在的主要问题。源偏倚和权窗技巧能够有效降低深穿透问题的计数误差。开展了基于共轭离散纵标(SN)的MC减方差方法研究,根据SN方法的共轭注量率计算并生成了源偏倚和权窗参数,编写了JMCT程序的源抽样子程序,并且在秦山一期测量值基础上进行了验证,成功应用到CAP1400压力容器快中子注量率和堆腔中子和光子剂量率计算中。数值结果表明,对于深穿透屏蔽计算问题,和无偏的MC方法相比,基于共轭SN的MC减方差方法能够在保证结果精度的前提下,提高计算效率1~2个量级。     

综合核方法求解辐射输运问题的求积组选取

简要介绍求解辐射输运方程的综合核方法,分析计算误差和收敛性,提出新的求积组和误差修正方法,提高综合核方法的计算精度.通过对基准问题的计算比对表明,采用提出的求积组并通过误差修正,综合核方法在低阶时的结果具有较高的计算精度.     

CFETR 堆体活化计算与分析

运用FLUKA计算程序对中国聚变工程实验堆(CFETR)进行了一维模拟活化运算,得出了产氚包层、屏蔽层、真空室结构材料、环向场线圈等模块的中子活化特性。计算结果表明,在聚变堆以200MW聚变功率持续稳态运行一年后,刚停堆时堆体的总活度为1.05×10 ¹⁹ Bq,停堆十年后堆体总活度为1.03×10 ¹⁷ Bq,此时堆体的主要残留放射性核素为⁵⁵ Fe。研究结果表明,目前CFETR的设计不存在突出的放射性环境安全问题。     

基于蒙特卡罗正算输运的全局减方差方法

蒙特卡罗方法是当前形势下辐射屏蔽计算的首选分析工具。小概率深穿透问题则是屏蔽计算的关键与亟待解决的核心问题,需要使用有效的减方差技巧。针对全局问题,利用蒙特卡罗正算输运得到的粒子通量或探测响应来构建权重窗参数,将现有的粒子位置偏移拓展到位置和能量偏倚。利用国际屏蔽基准题进行测试验证,通过使用该方法,粒子被引导到模型的所有位置。平均相对误差降低到10%以下,几乎所有网格区域都有粒子统计。结果表明,基于蒙特卡罗正算输运的输运偏倚参数构建方法能够实现全局减方差。     

未来聚变堆真空室制造过程中曲面拟合算法研究

对未来聚变堆(CFETR)真空室制造过程中的制造误差和真空室结构不对称问题,将被测表面网格化,为各测量点引入权重系数,并通过最小二乘法拟合,实现了真空室部件制造误差分配的调整和轮廓精度的改善.     

一种有希望的能源:聚变-裂变混合堆

文章阐述了聚变-裂变混合堆的物理计算。导出更普遍的纯聚变堆和聚变-裂变混合堆的电力得失相当条件和净电输出公式。确定的混合堆主要参数与纯聚变堆INTOR和快中子增殖堆Sup-er Phenix进行比较,证明了混合堆作为一种有希望的能源填补下世纪将要出现的能源空缺具有不少优越性。     

球形托卡马克聚变嬗变堆中子学设计

基于对球形托卡马克ST聚变堆的研究,提出了ST聚变嬗变堆的设计概念。对堆芯参数作了初步选择,确定了一组适合于嬗变包层的堆芯参数供中子学计算和结构设计参考,给出了在以嬗变次锕系元素（MA）核废物为目标的一维中子学计算结果。     

深穿透粒子输运问题的自适应抽样方法

屏蔽计算中的深穿透问题一直是蒙特卡罗计算的一个难题,研究了一种发射点作为驿站的随机游动机制,推导了相应的自适应抽样方法。其主要优势在于,在蒙特卡罗方法求解粒子输运的同时,利用已经获得的信息,自适应地控制各次抽样数,不断完善计算进程。通过对碰撞点引进重要性函数,实现发射点作为驿站的重要性抽样,并结合自适应控制达到最佳抽样状态。数值结果表明:基于发射点作为驿站的自适应抽样方法,在一定程度上克服了深穿透计算中估计值偏低现象。相应的重要函数抽样方法获得了满意的结果。     

求解声辐射问题的微分求积法与微分求积单元法

基于无限域中的Helmholtz波动方程,将微分求积法与微分求积单元法应用于二维及三维声辐射问题的求解,对最外层节点施加不同阶数的人工边界条件,区域内使用均匀及非均匀的节点分布方式,分析了节点分布方式及人工边界条件对计算结果的影响,比较了两种数值方法的计算精度。研究结果表明:微分求积法与微分求积单元法,前者精度更高,而后者耗时更少,在频率较低时,具备较高的效费比。人工边界条件对计算结果的影响主要体现在低频段,而节点分布方式的影响主要体现在高频段。非均匀的节点分布方式在不同频段都具备更好的计算精度。      

点堆中子动力学方程组曲率权重法的解

针对核反应堆安全工程对某些数值计算结果要求较高的精度和正的误差, 以及舰船核反应堆机动性对计算速度的要求, 需要从数学上寻找一种新的数值计算方法, 以满足实际曲线向上凸或向下凹时计算值总是略高于真实值, 且误差不大于欧拉法和改进的欧拉法所得值. 本文研究曲率权重法求解点堆中子动力学方程组, 该方法是在曲率圆法的基础上引入权重的思想来衡量间隔步长上两个曲率对该步长曲率平均值的贡献. 与欧拉法和改进的欧拉法比较, 曲率权重法的计算结果总是能够高于真实值或有正的误差, 且精度和计算速度得到明显提升. 将该方法用于次临界堆阶跃和线性引入反应性时中子密度的求解, 能够快速得到满足计算要求和高精度的数值结果.     

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In order to improve the computational accuracy of fusion reactor deep penetration shielding problems with complex streaming gaps, MC-SN coupling method is developed. Based on the Theta Weighted differencing scheme, the Directional Theta Weighted and Exponential Directional Weighted differencing schemes, which have adaptive features, are introduced. Biased quadrature sets are also constructed on base of Legendre-Chebyshev sets and angular refinement technique to deal with shielding calculation problems of strong fusion neutron penetration and anisotropic scattering. Through the comparative analysis with MCNP simulation results, it can be found that these methods can effectively improve the accuracy for some deep penetration shielding calculation in fusion reactors.     

蒙特卡罗输运模拟软件JMCT的深穿透屏蔽计算

核设施辐射屏蔽计算,由于其大规模计算及深穿透等特性,一直是蒙特卡罗方法工程应用的难点之一。采用我国自主研发的三维中子-光子蒙特卡罗粒子输运模拟软件JMCT,结合可视化建模工具JLAMT,对OECD国际基准例题Winfrith Iron/Water Benchmark Experiment(ASPIS)两例实验装置进行建模与计算分析, 并将计算结果与实验值及MCNP计算值进行对比。结果表明,JMCT计算值与MCNP计算值符合较好,其中Winfrith Iron Benchmark Experiment(ASPIS)最大偏差不超过7%,平均偏差1.3%;Winfrith Water Benchmark Experiment(ASPIS)最大偏差小于20%,平均偏差小于10%,证明了JMCT在屏蔽计算以及深穿透问题的可靠性与工程应用性。     

基于VENUS-III国际基准模型的JMCT程序验证

基于自主研制的三维中子-光子耦合输运蒙特卡罗通用程序JMCT（J Monte Carlo Transport Code）,采用连续点截面,对国际基准屏蔽VENUS-III模型开展精细建模和中子输运临界及屏蔽计算.临界计算得到系统k_eff、重要区域的通量及能谱.结果表明,JMCT和MCNP程序的重要区域体通量计数吻合较好,偏差均在1%以内.深穿透屏蔽计算采用外源模式,点探测器计数,JMCT计算值与实验测量值偏差在15%以内,满足屏蔽设计对误差的要求.初步验证了JMCT程序临界及屏蔽计算的可用性.     

Improved algorithms and coupled neutron-photon transport for auto-importance sampling method

The Auto-Importance Sampling(AIS) method is a Monte Carlo variance reduction technique proposed for deep penetration problems, which can significantly improve computational efficiency without pre-calculations for importance distribution. However, the AIS method is only validated with several simple examples, and cannot be used for coupled neutron-photon transport. This paper presents improved algorithms for the AIS method, including particle transport, fictitious particle creation and adjustment, fictitious surface geometry, random number allocation and calculation of the estimated relative error. These improvements allow the AIS method to be applied to complicated deep penetration problems with complex geometry and multiple materials. A Completely coupled Neutron-Photon Auto-Importance Sampling(CNP-AIS) method is proposed to solve the deep penetration problems of coupled neutron-photon transport using the improved algorithms. The NUREG/CR-6115 PWR benchmark was calculated by using the methods of CNP-AIS, geometry splitting with Russian roulette and analog Monte Carlo, respectively. The calculation results of CNP-AIS are in good agreement with those of geometry splitting with Russian roulette and the benchmark solutions. The computational efficiency of CNP-AIS for both neutron and photon is much better than that of geometry splitting with Russian roulette in most cases, and increased by several orders of magnitude compared with that of the analog Monte Carlo.     

激光与固体靶面烧蚀等离子体的能量耦合计算

 强激光辐照下固体靶表面迅速汽化产生靶蒸气等离子体,激光穿过等离子体区到达固体靶表面的过程就是激光束与等离子体的能量耦合与交换过程。采用具有五阶精度的WENO差分格式和简易等离子体状态方程模型对激光与等离子体相互作用的复杂物理过程进行了数值计算,分析了激光束能量在等离子体区中的吸收、屏蔽效应等动态耦合规律以及激光支持等离子体前驱冲击波传播。数值模拟结果表明：激光能量是支持靶面等离子体运动的唯一原因,能量屏蔽效应对激光与等离子体能量耦合有很大影响,通过控制激光脉冲宽度,可以合理调节屏蔽效应的影响。     

解深穿透问题的小区域蒙特卡罗方法

对于深穿透问题则一般蒙特卡罗方法存在一定的困难。本文提出了一个新的蒙特卡罗计算深穿透问题的小区域方法。在此基础上给出了两个小区域方法,即平几何小区域方法和球几何小区域方法,通过例子的实际计算表明,小区域方法是比较好的和可行的,克服了一般蒙特卡罗方法解深穿透问题的缺点。     

有关运动超导体电磁性质的几点讨论

在伦敦方程和电磁场的洛伦兹变换的基础上讨论了在磁场中运动的第一类超导平板的电磁性质。结果表明临界磁场将随超导体的速度的增加而减小 ;在穿透层内有一指数衰减的屏蔽电荷分布 ,其符号与超导体表面由运动感生的电荷相反、数量相等。屏蔽电荷屏蔽了表面电荷产生的感应电场 ,使电场和磁场一样在穿透层内指数衰减 ,在远离表面的内部 ,感应电场被完全屏蔽     

基于传输线等效法的双腔体屏蔽系数快速算法

传输线等效法(TLM)是一种常用的开孔腔屏蔽系数快速计算方法,在孔缝耦合系数的计算中考虑了孔缝处的场模式,提高了TLM算法在高频段计算屏蔽系数(SE)的准确性。继而将TLM算法推广到开孔双金属腔屏蔽系数的计算,通过将外腔体中任意位置的电压等效为内孔缝处的辐射电压源,计算得到内腔体中任意位置上的屏蔽系数,解决了已有文献中方法的不足。该算法计算结果与CST仿真结果吻合较好。     

基于深度学习的粒子场数字全息成像研究进展

粒子场的数字全息成像中,由一幅粒子场全息图重建出高精度的三维粒子场分布,是数字全息技术领域的经典问题之一。相比于传统反向重建算法,深度学习算法可以从单个全息图直接重建出三维粒子场来简化算法复杂度,提高计算效率和准确率。介绍国内外研究团队将深度学习算法结合数字全息技术实现粒子场数字全息成像的研究进展,从不同粒子表征方法入手,叙述了支持向量机、全连接神经网络、全卷积网络、U-Net网络、深度神经网络在粒子场数字全息成像中粒子表征及粒子场反向重建过程中的应用原理、实现途径和准确率。最后指出了深度学习算法在这一研究领域的优势及目前基于深度学习算法的不足,并对如何进一步提高该方法的准确率进行了展望。