The backward differentiation formula (BDF) method is applied to a three-dimensional reactor kinetics calculation for efficient yet accurate transient analysis with adaptive time step control. The coarse mesh finite difference (CMFD) formulation is used for an efficient implementation of the BDF method that does not require excessive memory to store old information from previous time steps. An iterative scheme to update the nodal coupling coefficients through higher order local nodal solutions is established in order to make it possible to store only node average fluxes of the previous five time points. An adaptive time step control method is derived using two order solutions, the fifth and the fourth order BDF solutions, which provide an estimate of the solution error at the current time point. The performance of the BDF- and CMFD-based spatial kinetics calculation and the adaptive time step control scheme is examined with the NEACRP control rod ejection and rod withdrawal benchmark problems. The accuracy is first assessed by comparing the BDF-based results with those of the Crank-Nicholson method with an exponential transform. The effectiveness of the adaptive time step control is then assessed in terms of the possible computing time reduction in producing sufficiently accurate solutions that meet the desired solution fidelity.
Carreno, A.;Vidal-Ferrandiz, A.;Ginestar, D.;Verdu, G.
Nuclear Engineering and Technology
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제53권2호
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pp.399-413
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2021
The solution of the time-dependent neutron diffusion equation can be approximated using quasi-static methods that factorise the neutronic flux as the product of a time dependent function times a shape function that depends both on space and time. A generalization of this technique is the updated modal method. This strategy assumes that the neutron flux can be decomposed into a sum of amplitudes multiplied by some shape functions. These functions, known as modes, come from the solution of the eigenvalue problems associated with the static neutron diffusion equation that are being updated along the transient. In previous works, the time step used to update the modes is set to a fixed value and this implies the need of using small time-steps to obtain accurate results and, consequently, a high computational cost. In this work, we propose the use of an adaptive control time-step that reduces automatically the time-step when the algorithm detects large errors and increases this value when it is not necessary to use small steps. Several strategies to compute the modes updating time step are proposed and their performance is tested for different transients in benchmark reactors with rectangular and hexagonal geometry.
This study incorporates a high-fidelity transient analysis solver based on multigroup CMFD in the MOC code STREAM. Transport modeling with heterogeneous geometries of the reactor core increases computational cost in terms of memory and time, whereas the multigroup CMFD reduces the computational cost. The reactor condition does not change at every time step, which is a vital point for the utilization of CMFD. CMFD correction factors are updated from the transport solution whenever the reactor core condition changes, and the simulation continues until the end. The transport solution is adjusted once CMFD achieves the solution. The flux-weighted method is used for rod decusping to update the partially inserted control rod cell material, which maintains the solution's stability. A smaller time-step size is needed to obtain an accurate solution, which increases the computational cost. The adaptive step-size control algorithm is robust for controlling the time step size. This algorithm is based on local errors and has the potential capability to accept or reject the solution. Several numerical problems are selected to analyze the performance and numerical accuracy of parallel computing, rod decusping, and adaptive time step control. Lastly, a typical pressurized LWR was chosen to study the rod-ejection accident.
Step-by-step time integration methods are widely used for solving structural dynamics problem. One difficult yet critical choice an analyst must make is to decide an appropriate time step size. The choice of time step size has a significant effect on solution accuracy and computational expense. The objective of this research is to derive error estimate for newly developed time integration method and develop automatic time step size control algorithm for structural dynamics. A formula for computing error tolerance is derived based on desired period resolution. An automatic time step size control strategy is proposed based on a normalized local error estimate for the generalized-α method. Numerical examples demonstrate the developed strategy satisfies general design criteria for time step size control algorithm for dynamic problem.
This paper considers the design and analysis of one-step ahead optimal and adaptive controllers, under the restriction that a known constraint on the input amplitude is imposed. It is assumed that the discrete-time single-input, single-output system to be controlled is linear, except for inequality constraints on the input. The objective function to be minimized is an one-step quadratic function, where polynomial weights on the input and output are included. Both the known parameter and unknown parameter (indirect adaptive controller) cases are examined.
Sometimes, there are conditions when rapid control of the hypertension needed such as malignant hypertension, and the preoperative pereparation of the hypertensive patient requiring emergency operation, etc. Using the adaptive control algorithm, the mean arterial pressure reduction is achived rapidly and safely in hypertensive rabbit. Among the adaptive control algorithms the pole assignment self tuning control algorithm is superial to the one step ahead minium variance control algorithm. The convergence time is less than 600 sec, and the standard deviation of experimental data are less than 4 mmHg.
적응제어의 한 방식인 자기동조제어(STR) 방식이 비선형 노심 모델의 출력 조정에 적용된다. 적응제어는 비선형, 시변 및 확률(Stochastic) 시스템을 위한 준최적 제어기를 설계하기 위한 적절한 제어 방식이다. 제어계통은 미지의 시변 파라메타를 갖는 3차 선형 모델에 기초한다. 파라메타는 가변 망각계수를 도입한 늑장 최소자승법에 의하여 매시간(Time Step) 순환적으로 평가된다. 평가된 파라메타를 이용하여 한 스텝 먼저 냉자재 평균온도가 예측되고 이 예측된 값과 Setpoint 값과의 차이를 최소화함은 물론, 제어봉의 움직임을 막고자 가중(Weighted) One-step-ahead 제어기가 설계된다. 또한 적분동작이 첨가되어 정상상태 에러가 제거된다. 넓은 운전영역을 포괄하는 비선형 PWR 모델이 원자로 출력 조정을 위한 본 제어기를 시뮬레이션하는데 이용되었다. 시뮬레이션 결과로부터 본 제어기의 성능이 우수한 것으로 판명되었다.
In order to minimize straightness error of deflected shaft, a geometric adaptive straightness controller system is studied. A multi-step straightening and a three-point bending process have been developed for the geometric adaptive straightness controller. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and real-time hydraulic control methodology are studied for the three-point bending process. By deflection pattern analysis and fuzzy self-learning method in the multi-step straightening process, a straightening point and direction, desired permanent deflection and supporting condition are determined. An automatic straightening machine has been fabricated for rack bars by using the developed ideas. Validity of the proposed system is verified through experiments.
In this paper an active random noise control using adaptive learning rate neural networks is presented. The adaptive learning rate strategy increases the learning rate by a small constant if the current partial derivative of the objective function with respect to the weight and the exponential average of the previous derivatives have the same sign, otherwise the learning rate is decreased by a proportion of its value. The use of an adaptive learning rate attempts to keep the learning step size as large as possible without leading to oscillation. It is expected that a cost function minimize rapidly and training time is decreased. Numerical simulations and experiments of active random noise control with the transfer function of the error path will be performed, to validate the convergence properties of the adaptive learning rate Neural Networks. Control results show that adaptive learning rate Neural Networks control structure can outperform linear controllers and conventional neural network controller for the active random noise control.
This paper presents the application of adaptive phase-locked loop (adaptive PLL) technique to control the process variable of the process control system. The adaptive algorithm is related to the error. When the error of the system is changed, the adaptive gain will be directly changed according to the error. If the value of the adaptive gain is large, the value of the error will be large. In this experiment, the reference input is 50% step input. The experimental result in controlling the first order lag process by the adaptive PLL shows that the response of the controlled system has no overshoot, short rise time, and zero steady-state error. The experimental result also shows that when the output disturbance enters to the process control system, the adaptive PLL can maintain the stability of the system and the effect of the output disturbance can also be fast rejected. The adaptive PLL has better performance ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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