采用空间区域分解并行IRAM算法求解中子输运/扩散方程及其共轭方程的高阶谐波

中子输运/扩散方程及其共轭方程的高阶谐波在堆芯功率扩展、稳定性分析、敏感性与不确定性分析等方面具有较为广泛的应用前景。基于空间区域分解并行计算及多群多区域耦合PGMRES算法,应用隐式再启动Arnoldi算法求解中子输运/扩散方程及其共轭方程的高阶谐波,采用IAEA3D扩散基准题、一维两群两区平板输运问题以及二维C5G7基准题进行数值验证。数值结果显示,中子输运/扩散方程与其共轭方程具有相同的特征值谱,高阶谐波与共轭高阶谐波满足F正交性;数值结果与理论分析吻合良好。     

应用CMFD加速区域分解的并行MOC

空间区域分解适合于大规模并行求解中子输运方程,但是子区域的增多会导致收敛变慢。为了克服这一缺点,采用粗网有限差分(CMFD)技术对空间区域分解的并行特征线方法(MOC)进行加速。使用ScaLAPACK求解CMFD粗网扩散方程;CMFD的粗网解既用来修正细网标通量,又用于修正内界面角通量。一维MOC数值结果表明,对于区域分解并行的MOC,CMFD技术是一种十分高效的加速方法,可以显著提高收敛速度。     

应用CMFD加速区域分解的并行MOC

空间区域分解适合于大规模并行求解中子输运方程,但是子区域的增多会导致收敛变慢。为了克服这一缺点,采用粗网有限差分(CMFD)技术对空间区域分解的并行特征线方法(MOC)进行加速。使用ScaLAPACK求解CMFD粗网扩散方程;CMFD的粗网解既用来修正细网标通量,又用于修正内界面角通量。一维MOC数值结果表明,对于区域分解并行的MOC,CMFD技术是一种十分高效的加速方法,可以显著提高收敛速度。     

大内存精细反应堆模型的蒙特卡罗区域分解并行计算

随着对核反应堆的数值模拟描述越来越精细,全堆芯pin-by-pin精细建模需要的几何数量越来越多,对计算机内存提出了更高要求。本文针对大内存模型对蒙特卡罗组合几何区域分解的并行算法开展研究,详细阐述了基于树结构存储的区域剖分算法,并使用区域分解技术计算了大亚湾核电站压水堆的全堆芯pin-by-pin模型,初步验证了算法的可行性和正确性,为精细模型的输运燃耗耦合计算提供了可行性。     

辐射流体力学与中子输运并行数值模拟中的联接算法

复杂物理现象通常由多类复杂的物理过程紧耦合构成,其数值模拟也通常由适用不同物理过程的多类并行应用程序紧耦合完成。如何设计这些物理过程之间的联接算法,既要保证程序之间数据传递的高效,又要保证程序各自运行和总体模拟的高效,还要保证程序各自开发的独立,是一个值得研究的课题。文章基于广泛应用于高温高压物理研究中的辐射流体力学和中子输运多物理并行数值模拟,在非结构网格上,提出了两种联接算法:完全松散联接算法和两层紧耦合联接算法。前者侧重于实现程序各自运行的高效和开发的独立,后者在前者的基础上,还权衡了数据传递和总体模拟的高效。在两台并行机的数百个处理机上,通信复杂度分析和数值实验结果表明,两种算法均是有效的,可推广应用到其他多物理并行数值模拟。特别是,两层紧耦合联接算法是高效可扩展的,取得了近似最优的并行性能。     

有限元SN中子输运模拟的区域分解并行

确定论中子输运方法具有计算速度快、可获取物理量的精细场分布、可高效多物理耦合等优点,随着有限元方法在中子输运模拟中的应用,复杂几何结构、大尺度下的屏蔽问题和临界问题都能得到高保真建模和分析。离散纵标（S_N）法是求解中子输运方程的有效数值方法,基于OpenMP并行机制对各独立离散方向进行并行求解,可提高S_N输运模拟的计算速度,但并行规模较有限。对几何空间进行区域分解并采用MPI并行机制,可实现大规模并行扩展,进而实现对大型问题的高精度快速求解。本文采用并行自适应非结构网格应用框架JAUMIN进行区域分解和进程间通信,通过并行S_N扫描实现了自主有限元输运程序ENTER的高效并行,完成正确性检验后在天河Ⅱ号超级计算机上使用1 440个CPU核完成了1.43×10⁷网格单元、2.81×10⁹自由度规模问题的测试,计算时间约7.4 h。表明该程序具备了有效模拟大型复杂结构中子输运问题的能力,具有一定工程应用价值。     

有限元S_N中子输运模拟的区域分解并行

确定论中子输运方法具有计算速度快、可获取物理量的精细场分布、可高效多物理耦合等优点,随着有限元方法在中子输运模拟中的应用,复杂几何结构、大尺度下的屏蔽问题和临界问题都能得到高保真建模和分析。离散纵标(S_N)法是求解中子输运方程的有效数值方法,基于OpenMP并行机制对各独立离散方向进行并行求解,可提高S_N输运模拟的计算速度,但并行规模较有限。对几何空间进行区域分解并采用MPI并行机制,可实现大规模并行扩展,进而实现对大型问题的高精度快速求解。本文采用并行自适应非结构网格应用框架JAUMIN进行区域分解和进程间通信,通过并行S_N扫描实现了自主有限元输运程序ENTER的高效并行,完成正确性检验后在天河Ⅱ号超级计算机上使用1 440个CPU核完成了1.43×10~7网格单元、2.81×10~9自由度规模问题的测试,计算时间约7.4 h。表明该程序具备了有效模拟大型复杂结构中子输运问题的能力,具有一定工程应用价值。     

基于模块化射线追踪的矩阵MOC方法(1)——理论研究

研究基于模块化射线追踪的矩阵特征线(MOC)方法,在模块化技术的基础上,提出计算对称堆芯的方法,降低内存消耗并提高计算效率;分析系数矩阵的构造过程,挖掘系数矩阵的数值特性,该数值特性的综合利用节省了系数矩阵的构造时间和存储空间;基于模块化矩阵MOC方法研究多群耦合的广义极小残差(GMRES)算法,加速了上散射条件下的多群迭代。     

基于反应堆多物理耦合框架并行网格映射的实现与效率分析

反应堆精细化物理热工耦合计算可以更准确地模拟堆芯行为,但现有分析程序对不同物理场进行计算时,采用不同的离散格式和网格划分,从而导致各个物理场之间离散变量的传递需要复杂网格映射关系,特别是全堆芯精细化建模,其大规模网格映射将影响耦合系统的求解精度与效率。本文基于自主研发的多物理耦合框架MORE,以及集成于MORE的热工水力子通道软件CORTH、蒙卡程序RMC,采用区域分解并行网格映射的方法,实现了全堆芯精细网格的物理热工耦合计算,百万级的结构化网格与非结构化网格映射,20个核并行映射时间最少为8 s,最高并行映射效率为10个核并行所达到的77.96%,提升了耦合计算效率。     

结合多群耦合GMRES的Wielandt迭代用于加速矩阵MOC收敛

矩阵特征线方法(MOC)通过构造并求解线性方程组,代替传统MOC方法中的反复特征线扫描。幂迭代法求解keff的收敛速度严重依赖于占优比,实际的较大规模的堆芯占优比接近于1,收敛很慢。本研究结合多群耦合GMRES算法直接求解多群问题,采用Wielandt迭代加速矩阵MOC临界问题的求解。对多个基准题的数值结果表明,与幂迭代法相比,结合多群耦合GMRES的Wielandt迭代具有良好的计算精度和更高的计算效率。