Multigroup Adjoint Transport Solution Using the Method of Cyclic Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Most perturbation theory calculation methods for neutron transport problems are based on the assumption that the solution to the adjoint transport problem is known. Here we develop an adjoint transport solution based on the method of cyclic characteristics (MOCC) for two-dimensional fuel assembly problems with isotropic scattering. The main advantages of the MOCC method are (a) it requires lower computing time and memory spaces than the collision probability (CP) method and (b) it does not require the boundary surface currents as for the method of characteristics with isotropic tracking. In the MOCC the adjoint characteristics equations associated with a cyclic tracking line are formulated in such a way that a closed form for the adjoint angular function can be obtained. The mathematical relationship between the adjoint function obtained by CP method and the adjoint function by MOCC is also presented. In order to speed up the MOCC solution algorithm, group-reduction and group-splitting techniques based on the structure of the adjoint scattering matrix are implemented. In addition, a combined forward flux/adjoint function iteration scheme, based on the group-splitting technique and the common use of large numbers of variables storing tracking-line data and exponential values, is proposed to reduce the computing time. To demonstrate the efficiency of these algorithms, calculations are performed on a 17 × 17 pressurized water reactor lattice, a 37-pin CANDU [Canada deuterium uranium reactor] cell, and the Watanabe-Maynard benchmark. Comparisons of adjoint function and keff results obtained by the MOCC and the CP method are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».