Известия вузов. Ядерная энергетика

Рецензируемый научно-технический журнал. ISSN: 0204-3327

Сравнение моделей реакции глубокого расщепления на основе методов многокритериального анализа решений

22.06.2018 2018 - №02 Физика в ядерной энергетике

А.А. Андрианов Ю.А. Коровин И.С.Купцов А.Ю. Конобеев О.Н. Андрианова

DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2018.2.15

УДК: 539.172.128.17

Представлены результаты сравнительной оценки прогностической способности семнадцати моделей реакций глубокого расщепления (CEM02, CEM03, Phits/jam, Cascade/ASF, Phits/Bertini, Bertini/Dresner, Cascade-4, INCL4/Abla, INCL4/smm, geant4/binary, Isabela/smm, geant4/Bertini, Isabela/Abla, INCL4/Gemini, CASCADeX-1.2, Isabel/Gemini, Phits/jqmd) для реакций взаимодействия протонов высоких энергий с ядрами natPb с использованием наиболее популярных методов дискретного многокритериального анализа решений (MAVT/MAUT, AHP, TOPSIS, PROMETHEE). Методы многокритериального анализа решений широко применяются для поддержки принятия решений в различных предметных областях, включая ядерную физику и инжиниринг, при агрегации конфликтующих критериев с учетом мнений экспертов и лиц, принимающих решения. В качестве критериев использованы четыре наиболее часто применяемых в данной предметной области факторов расчетно-экспериментального согласия (R, D, F, H), которые, будучи агрегированными в рамках применения соответствующих методов многокритериального анализа решений, позволяют оценить интегральную меру эффективности расчетной модели и осуществить на этой основе ранжирование моделей по степени их предсказательной способности. Показано, что результаты ранжирования, полученные с использованием различных методов многокритериального анализа решений, хорошо согласованы между собой. На основе применения стохастического подхода к генерации весов выполнено ранжирование моделей в условиях отсутствия информации касательно значимости отдельных факторов согласия. Приводятся рекомендации по использованию методов многокритериального анализа решений для задач по подготовке константного обеспечения в условиях многофакторной оценки расчетно-экспериментальных расхождений.

Ссылки

  1. Конобеев А.Ю., Коровин Ю.А., Пильнов Г.Б., Станковский А.Ю., Андрианов А.А. Оцененные транспортные файлы для исследования переноса частиц в материалах, облучаемых нейтронами с энергией до 150 МэВ.// Известия высших учебных заведений. Ядерная энергетика. – 2004. – № 4. – С. 56-62.
  2. Leray S. Needs for a benchmark of spallation models for reliable simulation of spallation related applications/ PSI Proceedings 09-01. – ARIA. – 2009. – P. 89.
  3. Hendricks J.S. MCNPX Version 26C. Report LA-UR-06-7991. – 2006.
  4. Sato T., Niita K., Matsuda N. et al. Particle and Heavy Ion Transport code System, PHITS, version 2.52 // Journal of Nuclear Science and Technology – 2013. – Vol. 50. – No. 9. – PP. 913-923, DOI: 10.1080/00223131. 2013. 814553.
  5. Agostinelliae S. et. al. Geant4 – a simulation toolkit// Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A. – 2003. – Vol. 506. – PP. 250-303.
  6. Battistoni G. et. al. Overview of the FLUKA code // Annals of Nuclear Energy – 2015. – Vol.
  7. – PP. 10-18.
  8. Mokhov N.V. et. al. Physics Models in the MARS15 Code for Accelerator and Space Applications. / Fermilab-Conf-04/269-AD – ND2004 paper.
  9. Mank G., Filges D., Leray S., Yariv Y. Joint ICTP-IAEA Advanced Workshopon Model Codes for Spallation Reactions – 2008. Электронный ресурс: www-nds.iaea.org/publications/indc/indc-nds0530/ (дата доступа 05.02.2018).
  10. Boudard A., Cugnon J., Leray S., Volant C. Intranuclear cascade model for a comprehensive description of spallation reaction data// Phys. Rev. C. – 2002. – Vol. 66. – 044615, 28 p.
  11. Mashnik S.G. et al. CEM03.03 and LAQGSM03.03 Event Generators for the MCNP6 / MCNPX and MARS15 Transport Codes. – 2008. – LANL Report LA-UR-08-2931.
  12. Mashnik S. Validation and Verification of MCNP6 Against High-Energy Experimental Data and Calculations by Other Codes. II. The LAQGSM Testing Primer, 2001. – LANL Report LA-UR-11-05627.
  13. Барашенков В.С., Тонеев В.Д. Взаимодействие высокоэнергетических частиц и атомных ядер с ядрами. – 1972. – М.: Атомиздат. – 351 с.
  14. Барашенков В.С., Конобеев А.Ю., Коровин Ю.А., Соснин В.Н. Компьютерная программа CASCADE/INPE // Атомная Энергия. – 1999. – № 87. – C. 283.
  15. Андрианов А.А., Конобеев А.Ю., Коровин Ю.А., Купцов И.С., Станковский А.Ю. Усовершенствованный программный комплекс CASCADeX 1.2 для расчета реакций глубокого расщепления. // Известия высших учебных заведений. Ядерная энергетика. – 2011. – № 2. – С. 5-16.
  16. Andrianov A.A., Korovin Y.A., Kuptsov I.S., Stankovskiy A.Y. Interactive information system for preparation and verification of nuclear data in the high-energy range. // Journal of the Korean Physical Society. – 2011. – Vol. 59. – No. 23. – PP. 1096-1099.
  17. Andrianov A., Dogov A., Kuptsov I., Svetlichnyy L., Korovin Yu. Integrated software tools for radiation damage, activation and transmutation studies in advanced nuclear systems. / В сборнике: «Physics of Reactors 2016, PHYSOR 2016: Unifying Theory and Experiments in the 21-st Century». – 2016. – PP. 3020-3029.
  18. Андрианов А.А., Грицюк С.В., Коровин Ю.А., Купцов И.С. Многокритериальная оценка моделей реакции глубокого расщепления. // Вестник Национального исследовательского ядерного университета МИФИ. – 2013. – Т. 2. – № 2. – С. 226.
  19. Andrianov A., Kuptsov I., Andrianova O., Konobeev A., Korovin Yu. Multi-criteria comparative evaluation of spallation reaction models. / В сборнике: EPJ Web of Conferences 22. – 2017.
  20. Yatsalo B., Gritsyuk S., Sullivan T., Trump B., Linkov I. Multi-criteria risk management with the use of DecernsMCDA: methods and case studies. // Environment Systems and Decisions. – 2016. – Vol. 36. –No. 3. – PP. 266-276. – DOI: 10.1007/s10669-016-9598-1.
  21. Hauser W., Feshbach H. The Inelastic Scattering of Neutrons// Phys. Rev. – 1952. – Vol. 87. – P. 366.
  22. Weisskopf V.F., Ewing D.H. On the Yield of Nuclear Reactions with Heavy Elements. // Phys. Rev. – 1940. – Vol. 57. – P. 472.

высокоэнергетические ядерные реакции ядерные данные методы многокритериального анализа решений неопределенность

Ссылка для цитирования статьи: Андрианов А.А., Коровин Ю.А., Купцов И.С., Конобеев А.Ю., Андрианова О.Н. Сравнение моделей реакции глубокого расщепления на основе методов многокритериального анализа решений. // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2018. – № 2. – С. 157-168. DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2018.2.15 .

Открыть PDF файл