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用蒙特卡罗(MC)方法模拟高温、高压、多介质、大变形辐射输运问题时,由于网格体积悬殊,导致各网格通量的统计误差涨落很大,随着时间步的增加,误差积累甚至会导致计算结果失真.为此,发展了针对全局网格计算的源偏倚抽样技巧.用于源偏倚抽样的价值函数基于上个时间步各网格通量及误差,通过加权构造产生,它比传统MC通过解伴随方程获取价值的性价比要高得多.数值试验表明,全局源偏倚抽样通过自适应分配当前时间步各网格的粒子数,有效地降低了当前步重要网格通量误差.
关键词:
非定常
辐射输运
蒙特卡罗
源偏倚抽样 相似文献
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介绍了具有自主知识产权的蒙特卡罗(MC)粒子输运程序JMCT的初步研制成果。JMCT基于三维组合几何支撑软件框架JCOGIN,采用模块化,分成多层管理结构,可处理多群碰撞和连续能量碰撞,可进行粒子并行和区域分解并行两种并行方法,并具有良好的可扩展性和高速通信技术,同时配有可视化建模前处理软件。介绍了JMCT采用的多群物质碰撞机制,展示了程序模拟计算测试模型的结果,与MCNP程序计算结果一致。JMCT串行计算速度相比MCNP提高了约3 倍;在20 480个处理器核上模拟2109样本,并行效率可达70%。 相似文献
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介绍了具有自主知识产权的蒙特卡罗(MC)粒子输运程序JMCT的初步研制成果。JMCT基于三维组合几何支撑软件框架JCOGIN,采用模块化,分成多层管理结构,可处理多群碰撞和连续能量碰撞,可进行粒子并行和区域分解并行两种并行方法,并具有良好的可扩展性和高速通信技术,同时配有可视化建模前处理软件。介绍了JMCT采用的多群物质碰撞机制,展示了程序模拟计算测试模型的结果,与MCNP程序计算结果一致。JMCT串行计算速度相比MCNP提高了约3 倍;在20 480个处理器核上模拟2109样本,并行效率可达70%。 相似文献
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粒子输运蒙特卡罗模拟现状概述 总被引:4,自引:1,他引:4
蒙特卡罗(MC)方法发展已有60多年历史,广泛应用于核科学及相关领域.MC方法超强的几何处理能力,使用精密的连续点截面参数,能够模拟各种复杂几何系统内的中子、光子、电子、α粒子、质子及其耦合输运问题.随着计算机的快速发展,通过大规模并行计算,MC方法及程序已成为模拟各种粒子输运问题的首选工具. 相似文献
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在非定常输运问题的多步蒙特卡罗模拟中,根据粒子的不同属性进行标识分类可以得到非常细致的系统相关标识物理量.对于某些目标标识物理量,模拟的样本中造成有效贡献的样本相对较少,导致这些物理量模拟结果的涨落较大,而单靠增加总样本数不能高效地使有效样本达到一个合理的水平.本文提出一种基于标识分类的源偏倚算法,将增加的所有样本定向赋予目标类粒子,从而高效地降低目标标识物理量的统计误差且不影响非目标标识物理量的计算.以一维多层介质非定常输运模型验证上述结论. 相似文献
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MCNP程序是由美国Los Alamos国家实验室研制的一个大型、多功能的粒子输运蒙特卡罗程序,可计算任意三维复杂几何系统内的中子、光子、电子或中子-光子-电子耦合输运问题,还可计算临界系统的多种本征值问题。MCNP程序的用户遍及全球,国内用户保守估计也在百家以上,过去主要应用在核科学领域,如今已推广到包括医学在内的许多领域。由于蒙特卡罗计算具有数据独立、循环粒度大、负载均衡的特性。因此,很适合作并行计算。虽然从MCNP-4A程序开始,MCNP程序具有了PVM并行计算功能,但并行系统的开发一直存在这样那样的问题,以致无法正常运行。由于MCNP程序有巨大的计算需求和计算量,我们每年使用MCNP程序完成的计算量就超过万CPU小时。许多问题采用串行计算,时间周期太长。因此,迫切需要研究缩短计算周期的并行程序。 相似文献
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在多计算步的非定常输运问题的蒙特卡罗模拟中,为自动调整每一步的样本数以获得较高的计算效率,可以有多种准则.一种可选的方法是在每一步每隔若干样本监测一次系统中未死亡粒子属性分布对应的香农熵的收敛情况以决定何时停止追加样本,此种方法需要在每一步频繁计算香农熵值.由于在MPI消息传递并行编程环境下香农熵的经典计算方法必须广播大量的数据,导致每一步的计算时间随香农熵计算频率的提高而快速增大,这显然是不能满足实际需求的.本文提出了一种适应于消息传递并行编程环境的香农熵计算新方法,该方法计算得到的香农熵值并不等价于经典方法,但二者之间的差别会随着样本数的增加而趋于零.新方法的最大优势是高频计算香农熵值的时间代价大为降低,为最终实现基于香农熵收敛判断的每步样本数的自动调整奠定了必要的基础. 相似文献
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蒙特卡罗方法是求解粒子输运问题的有力工具之一,其局限性在于为达到精度要求需模拟大量粒子,计算耗时长,这阻碍了该方法的进一步应用,尤其在需快速响应的情形.本文结合神经网络和若干蒙特卡罗方法基本原理发展了一种计算方法,能够实现源分布可变,几何、材料和目标计数不变的中子输运问题的快速准确求解.首先,为高效生成用于神经网络训练的数据,利用重要性原理实现在同样模拟次数基础上有效扩充训练数据集容量,在一定程度上克服了使用蒙特卡罗计算获取训练数据耗时长的缺点.进而,基于目标计数是源分布与重要性函数乘积积分的事实,设计了利用神经网络实现快速输运计算的策略.该网络的输入是中子源项,输出是目标计数,在几何、材料和目标计数固定的情况下,该神经网络可重复使用,根据新的源项快速准确得到目标计数.本文所提出方法的原理和框架同样适用于其他种类粒子的同类型输运问题.基于若干基准模型的验证表明,训练得到的神经网络能在不到1 s的时间内得到目标计数,且与蒙特卡罗大样本模拟得到基准结果的平均相对偏差均低于5%. 相似文献
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采用蒙特卡罗方法,模拟了ECR微波等离子体源中离子离开放电室后历经中性区,鞘层区,最后被加负偏压的工件表面吸收的全过程。研究了鞘层外界处的衔接问题,得到了自洽电势分布和鞘层区不同位置处的速度分布,能量分布与角分布。同时,讨论了磁场对鞘势的影响。 相似文献
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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。 相似文献
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惯性约束聚变研究中,热辐射光子在介质中的输运以及热辐射光子与介质的相互作用是重要研究课题,蒙特卡罗方法是该类问题的重要研究手段之一.隐式蒙特卡罗方法虽然能正确地模拟热辐射在介质中的输运过程,但当模拟重介质(材料的吸收系数大)问题时,该方法花费的计算时间将变得很长,导致模拟效率很低.本文以离散扩散蒙特卡罗方法为基础,开发了"离散扩散蒙特卡罗方法辐射输运模拟程序",可以较好地解决重介质区的计算效率问题,但是离散扩散蒙卡罗方法在模拟轻介质区时精度不够高.辐射输运问题中通常既有轻介质也有重介质,为了能同时解决蒙特卡罗方法模拟的效率和精度问题,本文研究了离散扩散蒙特卡罗方法与隐式蒙特卡罗方法相结合的模拟方法,并提出了新的扩散区与输运区界面处理方法,研制了混合蒙特卡罗方法的辐射输运模拟程序.典型辐射输运问题模拟显示:在模拟重介质问题时,该程序能大幅缩短模拟时间,且能取得与隐式蒙特卡罗方法一致的结果;在模拟轻重介质均存在的问题时,与隐式蒙特卡罗方法相比,混合蒙特卡罗方法的模拟精度与其相当且计算效率同样能够得到显著提升. 相似文献
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对于非定常输运问题提出了一种基于香农熵的自动调整样本数策略。将每一计算步的总样本数划分为若干批并逐步模拟每批中的粒子, 可以在每批粒子模拟结束后通过计算得到该时间步幸存粒子属性分布对应的香农熵值。采用在线收敛性诊断方法, 一旦通过香农熵值序列判断对应的幸存粒子属性分布已经收敛, 则可以提前结束本时间步的计算。对一个空间一维非定常输运模型的计算结果表明, 该策略可以显著减少每一计算步的实际样本数且保持最终的结果基本不变, 从而减少了计算时间, 提高了计算效率。 相似文献