An Assessment of Coupling Algorithms in HTR Simulator TINTE

雅可比矩阵与行列式 算法 联轴节(管道) 计算机科学 热工水力学 稳健性(进化) 编码(集合论) 理论(学习稳定性) 应用数学 数学优化 机械 传热 数学 机械工程 化学 工程类 物理 基因 机器学习 生物化学 集合(抽象数据类型) 程序设计语言
作者
Zhang Han,Jiong Guo,Jianan Lu,Fu Li,Yunlin Xu,Thomas Downar
出处
期刊:Nuclear Science and Engineering [Informa]
卷期号:190 (3): 287-309 被引量:39
标识
DOI:10.1080/00295639.2018.1442061
摘要

This paper evaluates the performance of neutronic and thermal-hydraulic coupling algorithms in transient problems based on the high-temperature gas-cooled reactor simulator TINTE. In particular, the operator splitting semi-implicit (OSSI), Picard iteration, and Jacobian-free Newton-Krylov (JFNK) methods are compared by a practical engineering model. The OSSI method is employed in the original TINTE. The fully implicit algorithms TINTE-Picard and TINTE-JFNK are implemented in this study. Several special numerical technologies are discussed to improve the performance of JFNK. First, a novel JFNK variant is employed to deal with the multiscale coupling between local fuel sphere temperature and global solid porous media temperature. Second, the preconditioning strategy is determined by making a balance between performance and code burden. Finally, the scaling modifications of the Jacobian matrix and perturbation size are investigated to solve the ill-posed problem. What is more, the framework of TINTE-Picard and TINTE-JFNK is presented, and the key points of implementation are discussed. Numerical results indicate that the advanced coupling algorithms Picard and JFNK can achieve higher computational performance than the original semi-implicit coupling algorithm in TINTE due to the accuracy and stability advantage.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
竹筏过海应助季生采纳,获得30
1秒前
2秒前
buno应助22采纳,获得10
3秒前
赘婿应助TT采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
Jenny应助赖道之采纳,获得10
7秒前
依古比古完成签到 ,获得积分10
9秒前
汎影发布了新的文献求助10
9秒前
小二完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
12秒前
顾矜应助长情洙采纳,获得10
12秒前
monere发布了新的文献求助30
12秒前
Xiaoxiao应助汉关采纳,获得10
14秒前
14秒前
汎影完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
Chen发布了新的文献求助10
18秒前
WW完成签到,获得积分10
18秒前
20秒前
hyjcnhyj完成签到,获得积分10
21秒前
英姑应助赖道之采纳,获得10
22秒前
24秒前
研友_LXdbaL发布了新的文献求助30
24秒前
思源应助单薄新烟采纳,获得10
25秒前
25秒前
26秒前
Zz完成签到,获得积分10
26秒前
Prandtl完成签到 ,获得积分10
28秒前
29秒前
zfzf0422完成签到 ,获得积分10
30秒前
上官若男应助jackie采纳,获得10
30秒前
30秒前
我是站长才怪应助Benliu采纳,获得20
31秒前
31秒前
zh20130完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
TT发布了新的文献求助10
32秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527961
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108159
关于积分的说明 9287825
捐赠科研通 2805882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540070
邀请新用户注册赠送积分活动 716926
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709808