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。

基于模块化射线追踪的矩阵MOC方法(2)——数值验证

根据对模块化矩阵特征线(MOC)方法进行的理论研究结果,采用C++语言编制模块化矩阵MOC程序。为验证该程序的计算精度和计算效率,对沸水堆(BWR)栅格、UO2组件、2D C5G7三个基准题进行计算。数值结果表明,模块化矩阵MOC方法具有良好的计算精度和较高的计算效率。

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。