CMFD ons

ez a modul használható a durva háló finitedifference (CMFD) gyorsuláshoz használt paraméterek meghatározására az OpenMC-ben. A CMFD-t először a neutronszállítási problémák felgyorsításában javasolta és széles körben használják.

K. Smith, “Nodal method storage reduction by non-lineariteration”, Ford. Az vagyok. Nucl. Soc., 44, 265 (1983).

osztály openmc.cmfd.CMFDFile

paraméterek, amelyek szabályozzák a durva háló véges különbség gyorsulásaz OpenMC-ben. Ez közvetlenül megfelel a cmfd-nek.xml bemeneti fájl.

begin

int

tételszám, amelyen a CMFD számításokat meg kell kezdeni

dhat_reset

bool

jelölje meg, hogy a \(\widehat{D}\) nemlineáris CMFD paramétereket nullára kell-e állítani a CMFD sajátprobléma megoldása előtt.

display

{‘balance’, ‘dominance’, ‘entrópia’, ‘source’}

állítson be egy további CMFD kimeneti oszlopot. A lehetőségek a következők:

  • “egyensúly” – kinyomtatja a resdiual RMS-jét a neutronegyensúly

    egyenletéből CMFD egyezések.

  • “dominancia” – kiírja a becsült dominancia arányt a CMF-ből.

  • “entrópia” – kiírja a CMFD előrejelzett hasadási forrás entrópiáját.

  • “forrás” – kinyomtatja az RMS-t az OpenMC hasadási forrás éscmfd hasadási forrás között.

downscatter

bool

jelölje meg, hogy a 2-Csoportos CMFD használatakor hatékony leszóró keresztmetszetet kell-e használni.

feedback

bool

jelezze vagy sem a CMFD diffúziós eredményt használják a hasadási forrás neutronok súlyának beállítására a következő OpenMC tételen. Alapértelmezés szerint hamis.

gauss_seidel_tolerance

float

két paraméter, amely meghatározza az abszolút belső toleranciát és a relativeinner toleranciát a Gauss-Seidel iterációkhoz a CMFD végrehajtása során.

ktol

float

tolerancia a SAJÁTÉRTÉKEN CMFD teljesítmény iteráció végrehajtásakor

cmfd_mesh

CMFDMesh

gyorsításhoz használt strukturált háló

norm

float

a CMFD hasadási forrás eloszlására alkalmazott normalizációs tényező

power_monitor

bool

tekintse meg a teljesítmény iteráció konvergenciáját a CMFD gyorsulás során

run_adjoint

bool

végezze el az adjoint számítást az utolsó tételen

shift

float

opcionális Wielandt shift paraméter a teljesítmény iterációk gyorsításához. Alapértelmezés szerint nagyon nagy, így gyakorlatilag nincs hatása.

spectral

float

opcionális spektrális sugár, amely felhasználható a Gauss-Seidel iterációk konvergenciájának felgyorsítására a CMFD teljesítmény iteráció során.

stol

float

tolerancia a hasadási forráson CMFD teljesítmény iteráció végrehajtásakor

tally_reset

az int

azon tételszámok listája, amelyeknél a CMFD értékeket vissza kell állítani

write_matrices

bool

írjon fájlba ritka mátrixokat,amelyeket a CMFD gyorsítása (veszteség, termelés) során használnak

export_to_xml()¶

hozzon létre egy cmfd-t.xml fájl az osztály adatait, hogy lehet használni egy OpenMCsimulation.

osztály openmc.cmfd.CMFDMesh

a strukturált derékszögű háló használt durva háló véges különbség (CMFD)gyorsulás.

lower_left

iterable float

a strukturált háló bal alsó sarkában. Ha csak két koordináta vanfeltételezzük, hogy a háló x-y háló.

upper_right

iterable a float

a jobb felső sarokban a structrued háló. Ha csak két koordináta van megadva, feltételezzük, hogy a háló x-y háló.

dimension

Iterable Int

száma mesh sejtek mindkét irányban.

width

iterable float

a szélessége háló sejtek mindkét irányban.

energy

a float

Energiatartályok ismétlése MeV – ben, növekvő sorrendben (pl. ) a CMFD-értékek és a gyorsulás tekintetében. Ha nincs felsorolva energiatartály,az OpenMC automatikusan feltételezi az egy energiacsoport számítását az energia tartományon belül.

albedo

iterable of float

a bejövő és a kimenő részleges áramok felületi aránya a globális határokon. Ezek a következő sorrendben vannak felsorolva: – x + x-y + y-z + z.

map

Iterable of int

opcionális gyorsulási térkép adható meg a coarsemesh térbeli rács átfedésére. Ha ezt az opciót használja, akkor a 1 értéket használja az anon-gyorsított régióhoz, a 2 értéket pedig egy gyorsított régióhoz.Egy egyszerű 4×4 durva háló egy 2×2 üzemanyag rács körülreflektor, a térkép:

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.