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ACCELERATION OF NEUTRON TRANSPORT CALCULATIONS USING KRYLOV SUBSPACE ITERATIONS AND OPTIMALLY DIFFUSIVE COARSE MESH FINITE DIFFERENCE METHOD

加速度 Krylov子空间 广义最小残差法 中子输运 子空间拓扑 有限差分法 有限差分 应用数学 物理 机械 数学 迭代法 数学分析 中子 数学优化 计算机科学 经典力学 核物理学
作者
Lakshay Jain,Ramamoorthy Karthikeyan,Umasankari Kannan
出处
期刊:Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering, ICONE [The Japan Society of Mechanical Engineers]
卷期号:2019.27: 2142-2142 被引量:3
标识
DOI:10.1299/jsmeicone.2019.27.2142
摘要

Method of characteristics (MOC) is one of the most efficient deterministic technique for high fidelity neutronic analysis of complex and heterogeneous reactor problems. However, the poor convergence speeds of MOC source iteration scheme, especially for problems with large scattering to transport cross-section ratio are well known. This creates a serious hindrance for its effective application to realistic problems. Initially, the optimally diffusive coarse mesh finite difference (odCMFD) method was employed for improving the performance of the transport solver in code DIAMOND, which is an assembly level neutronic analysis code based on the MOC inner-outer formulation and unstructured meshing. It was found that the odCMFD method is highly effective in accelerating the flux convergence by coupling accurate yet computationally intensive high order transport solutions with fast but approximate low order diffusion solutions. Although, the odCMFD method drastically reduces the number of high order MOC sweeps, the use of Gauss-Seidel scheme for solving the odCMFD source iteration substantially piles up the number of low order diffusion sweeps. To overcome this issue, the use of Bi-Conjugate Gradient Stabilized (BiCGSTAB) method, a Krylov subspace iteration scheme, has been examined to further improve the efficiency of odCMFD acceleration. This paper presents implementation of the BiCGSTAB-odCMFD acceleration scheme in code DIAMOND, benchmarking results and its performance analysis.

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