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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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MCMGP3三维多群P3近似蒙特卡罗中子输运程序基准检验 总被引:4,自引:1,他引:3
三维多群P3近似Monte Carlo中子输运程序MCMGP3是为反应堆临界安全计算设计的,它是从连续点截面中--光孙耦合输运Monte Carlo程序MCNP发展而来,程序用多群截面代替了MCNP程序的连续点截面,但保留了MCNP程序的几何处理能力,计数能力和降低方差技巧及图形功能。能群数可扩展,使用宏观截面或微观截面均可,中子解分布采用P3近似和广义Gaussia求积。多个基准问题结果显示,MCMGP3程序结果与其它方法计算结果符合很好,计算还表明在同样计算精度下,MCMGP3程序的计处时间较MCNP程序少得多。此外,MCMGP3程序还实验了与WIMS程序的连算,可作反应堆全数值模拟。 相似文献
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我们知道在进行珠算加法和加减混合运算时,采用“一目多行”的简捷运算方法,可以减少援珠次数,加快运算速度,提高工作教率,于是乎“一日二行”、“一日三行”、“一目五行”,越来越多的人热衷于“一日多行”的运算。从理论上讲,若人的心算能力非常强,其在看每二行,或三行,或五行的心算求和的运 相似文献