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矩陣特征線方法加速技術及三維中子輸運計算方法研究

發(fā)布時間:2020-11-07 11:25
   當前國際上的主要核能強國都在開展第三代堆芯物理數(shù)值計算方法的研究工作,這些研究的目標都是要替代當前的輸運加擴散的堆芯物理計算模式:或在Pin尺度上作“類”輸運計算,或是直接作全堆芯非均勻輸運計算。隨著計算機技術和數(shù)值計算方法的不斷完善和發(fā)展,實施全堆芯三維輸運計算變得可能。但是隨著堆芯設計和布置越來越復雜,中子輸運計算效率和精度都還有廣闊的領域值得研究。本文在充分研究二維矩陣特征線方法加速技術的基礎上,借鑒2D/1D耦合計算模式,研制了高效的全堆芯三維輸運計算程序,具體研究工作如下:首先,將傳統(tǒng)特征線方法中的步特征線格式、菱形差分格式和線性源近似應用到矩陣特征線方法中,研究并比較了它們在計算精度和計算效率上的差異,結果顯示步特征線格式的矩陣特征線方法在滿足計算精度的條件下具有最高的計算效率。制約特征線方法計算范圍的因素只有其幾何處理模塊,因此本文基于CSG理論開發(fā)了具備任意形狀幾何處理能力的幾何前處理程序,并采用OpenMP并行機制實現(xiàn)了射線追蹤過程的并行化。為了給用戶提供判斷幾何處理與輸運計算是否正確的依據(jù),本文基于掃描線填充的像素可視化技術,研制了幾何前處理和輸運計算結果的可視化程序。二維HTTR問題和C5G7基準題的計算結果表明,本文開發(fā)的矩陣MOC程序具有較高的計算精度,達到了國際上其他同類型程序的水平。然后,在滿足計算精度的前提下,本文還從多個方面來改善程序的計算效率。(1)針對稀疏線性系統(tǒng)求解器中GMRES(m)算法求解效率低的問題,研究了多種預條件處理技術,這些技術分別是基于經典迭代方法的預條件技術、增廣子空間技術和ILU分解預條件技術,明確了Jacobi預條件技術的物理意義。(2)矩陣特征線方法處理大規(guī)模堆芯所遇到的困難主要來源于長特征線,因此本文提出了長特征線分解處理技術,該技術不會引入任何近似和假設,在理論上是與傳統(tǒng)矩陣特征線方法完全等價的,但是卻能顯著降低程序對內存的需求并減少計算耗時,同時使得求解時間和內存消耗與問題規(guī)模呈理想的線性關系,矩陣特征線方法得以擁有良好計算擴展能力。(3)得益于GPU技術的快速發(fā)展,本文基于CUDA編程技術實現(xiàn)了矩陣特征線方法中稀疏線性系統(tǒng)的大規(guī)模并行化求解。針對矩陣特征線方法中系數(shù)矩陣的特殊性,在合并訪存和共享內存的基礎上提出了兩種并行優(yōu)化方案。二維HTTR問題和C5G7基準題的計算結果表明,最優(yōu)的并行方案能達到5倍以上的加速比。最后,在高效的二維矩陣特征線方法求解器的基礎上,借鑒2D/1D耦合框架開發(fā)了三維非均勻中子輸運計算程序,實現(xiàn)了全堆芯三維非均勻輸運計算。在該框架下,軸向求解器采用離散縱標方法(Sn),徑向和軸向泄漏項均采取各向同性近似。在三維CMFD加速技術的配合下,本文開發(fā)的三維中子輸運程序具備較高的計算效率。最后采用三維C5G7問題和擴展后的三維C5G7問題對程序進行了數(shù)值驗證,計算結果表明,本文開發(fā)的程序已基本具備實現(xiàn)全堆三維非均勻輸運計算的能力。
【學位單位】:哈爾濱工程大學
【學位級別】:博士
【學位年份】:2017
【中圖分類】:TL329
【部分圖文】:

分層結構,堆芯,源區(qū)域,特征線


圖 2.2 典型堆芯幾何的 CSG 分層結構Fig. 2.2 Hierarchical CSG structure for typical core采用如圖 2.2 所示的自下而上的分層結構建立整個計算區(qū)域幾何模型,同時規(guī)每層平源區(qū)域的起始編號,特征線追蹤時按照自上而下的方式逐層鎖定當前平源區(qū)

框圖,框圖,特征線,并行程序設計


前行的方式進行,在已知特征線段起個層次中搜索最近的前方交點,在該為下一個特征線段的起點,然后再逐結合各層次的平源編號初值獲得特征號)。按照以上步驟逐點取得每個特外。要覆蓋整個計算區(qū)域,對于大規(guī)模問蹤會變得極為耗時。但注意到各條特,因此可以采用并行程序設計思想對P 并行編程模型對其實現(xiàn)并行化,圖線追蹤的耗時和內存消耗,只需要對位角位于[π,2π]內的特征線采用相,將所有特征線信息保存為二進制文

流程圖,數(shù)據(jù)可視化,輸運,基準題


a. 數(shù)據(jù)可視化流程圖 b. 輸運計算流程圖圖 2.5 數(shù)據(jù)可視化和輸運計算流程圖Fig. 2.5 Flow charts of visualization and transport calculation.4 基準題驗證
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本文編號:2873877

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