Кросс-платформенный код Varia для многовариантных расчётов с анализом неопределённостей: возможности и перспективы Моисеенко Е. В., Дробышевский Н. И.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Разработка кросс-платформенного универсального кода для анализа неопределённостей Моисеенко Е. В., Тарасов В. И. ИБРАЭ РАН, Москва XI Международная конференция.
Advertisements

Случайные и систематические погрешности при измерениях и расчетах.
Лабораторная работа 6 Обработка результатов эксперимента в MathCad.
Российская конференция пользователей систем MSC | октября 2006 г. | Москва Анализ долговечности тележки вагона метро с применением программных продуктов.
1 Статистические оценки нейтронно-физических и теплофизических параметров топливных сборок реакторов ВВЭР А. А. Рыжов, Д. А. Олексюк, А. А. Пинегин НИЦ.
Определение. Случайная величина имеет нормальное распределение вероятностей с параметрами и 2, если ее плотность распределения задается формулой:
Безлепкин Владимир Викторович Отчет за 2010 года по НИР: «Реализация мероприятия «Создание концепции и технологии «Виртуальная АЭС с ВВЭР» проекта «Развитие.
Усовершенствованная сепарационная система ПГВ-1500 Авторы: Н.Б. Трунов, В.В. Сотсков, А.Г. Агеев, Р.В. Васильева, Ю.Д. Левченко 5-я Международная научно-техническая.
Модели теории логистики Модель «точно в срок». Аналитическая модель Профессор А. А. Смехов впервые рассматривает модель доставки грузов «точно в срок»,
Autodesk ФОРУМ ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ Москва, 22 и 23 сентября 2010 Повышение производительности расчетных задач в Autodesk Algor при использовании.
КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ УРАВНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ГРУНТОВ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СТАТИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ Мельников Алексей Владимирович аспирант Болдырев.
ДИНАМИЧЕСКИ ФОРМИРУЕМЫЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ СРЕДЫ В УСЛОВИЯХ ГРИД-ПОЛИГОНОВ, ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ Варламов Дмитрий Волохов В.М., Пивушков А.В., Сурков Н.Ф., Волохов.
Имитационное моделирование в исследовании и разработке информационных систем Лекция 5 Примеры систем моделирования (продолжение) Статистическая обработка.
Проф., д.т.н., Б.Е. Лужанский Председатель «Комитета по научному и методическому обеспечению оценочной деятельности» СРО НКСО и РКО СРАВНИТЛЬНЫЙ АНАЛИЗ.
«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»
Верификация модели физико- химических процессов в расплаве на внекорпусной стадии тяжёлой аварии Моисеенко Е. В., Филиппов А. С., Киселёв А. Е. ИБРАЭ РАН,
Лекция 1 «Введение». Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Специфической.
Имитационное моделирование в исследовании и разработке информационных систем Лекция 5 Элементы теории вероятностей и математической статистики в имитационном.
АНАЛИЗ ДАННЫХ НА КОМПЬЮТЕРЕ. Регрессионный анализ.
Презентация к уроку по алгебре (10 класс) на тему: Презентация. Применение математической статистики в школе.
Транксрипт:

Кросс-платформенный код Varia для многовариантных расчётов с анализом неопределённостей: возможности и перспективы Моисеенко Е. В., Дробышевский Н. И. ИБРАЭ РАН IV школа-семинар СОКРАТ 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино Требования лицензирующих организаций (NRC, МАГАТЭ,…) - BEPU: Best Estimate Plus Uncertainty Неопределённость по CSAU: точность расчётных средств и экспериментальных данных эффект масштаба при использовании экспериментальных данных для расчёта РУ точность исходных данных при описании РУ Анализ неопределённостей как осознанная необходимость Появление новых возможностей для массового счёта (мощные многоядерные ПЭВМ, кластеры, грид-системы)

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино Обзор кода ВАРЯ ВАРЯ (Вероятностный Анализ Расчётов Ядерных реакторов, VARIAtion) – кросс-платформенный код, позволяющий: варьировать входные данные для расчётов кодами улучшенной оценки управлять запуском экземпляров кода на различных вычислительных системах (ПЭВМ, кластер) осуществлять статистическую обработку результатов

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино Особенности кода ВАРЯ Кросс- платформенность: Linux, Windows; x86, x64 Модульность: подготовка данных запуск экземпляров кода сбор результатов обработка результатов Статистическая обработка: min, max, avg стандартное отклонение тест Колмогорова- Смирнова оценка влияния отдельного параметра на результат (линейная регрессия)

Структура кода Описание варьируемых параметров Формирование входных файлов Расчётный код Результат Стат. обработка, анализ неопределённостей и т.д. На языке XML … На XML внутри кода, на языке расчётного кода на диске HEFEST, HEFEST-M, и другие ЧиН, экспорт в ORIGIN

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино Как это работает

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино Этапы большого пути: 2009 год Первая версия кода: Модуль подготовки данных для кода HEFEST Расчёты на ПЭВМ Демонстрационные расчёты экспериментов SACR Сопряжённый модельный расчёт ВВЭР-440: вариантный расчёт HEFEST + для каждого результата HEFEST-M (5 параметров, 625 вариантов)

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино Этапы большого пути: 2010 год Развитие кода: Пробный расчёт на кластере ИБРАЭ (8 узлов по 4 ядра) кодом HEFEST. Модельная задача удержания расплава в корпусе ВВЭР-440 (4 параметра, 5000 вариантов) Модуль подготовки данных для кода HEFEST-М Расчёт эксперимента по высокотемпературной ползучести кодом HEFEST-М (3 параметра, 1000 вариантов) Использование препроцессора для расширения возможностей варьирования входного файла Другие расчёты

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино 2010 год: модельная задача удержания расплава Варьируемые параметры: эффективная теплопроводность металлического слоя в вертикальном и горизонтальном направлениях эффективная теплопроводность оксидного слоя в горизонтальном направлении (в вертикальном – жёстко связана) мощность остаточного тепловыделения Результаты: временная зависимость максимальной температуры временная зависимость максимального потока тепла через стенку корпуса

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино 2010 год: модельная задача удержания расплава Случайная сетка 10х10х10х5 с равномерным распределением по всем измерениям, для каждого узла получен результат Выбрано 250 результатов, т.е. вероятность покрытия доверительного интервала более 0,95 Возможность использования системы для большого числа расчётов Выявление режимов, в которых код работает неустойчиво (12 авостов)

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино 2010 год: высокотемпературная ползучесть корпусной стали Ползучесть: Расчёт кодом HEFEST-M, 1000 вариантов, по 10 значений каждого параметра Варьируемые параметры: прикладываемое давление и величины и B Результат: время разрушения образца Один из одномерных экспериментов со сталью 15Х2НМФА-А

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино 2010 год: высокотемпературная ползучесть корпусной стали В эксперименте P = 26,5 МПа, T = 1273 K. Полученные величины: B = 5, , = 0,25, время разрушения: ~ 855 мин.

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино ВАРЯ: Огромные возможности Работает на разных платформах Распределяет задания по многоядерным узлам Адаптируется для использования с различными кодами Осуществляет статистическую обработку результатов Позволяет подготавливать результаты для представления как в визуальном, так и в численном виде Количество расчётов ограничено только аппаратными средствами и ресурсоёмкостью расчётного кода Может использоваться как мощное средство проверки устойчивости моделей и границ применимости

IV школа-семинар СОКРАТ, 5-9 октября 2010 года, Ленинградская обл., пос. Рощино ВАРЯ: Блестящие перспективы Использование «больших» кластеров с системой управления заданиями Использование на грид-системах Доработка интерфейсов между модулями Адаптация к другим расчётным кодам (СОКРАТ…) Доработка модуля статистического анализа – переход на Python с SciPy Отчуждаемость кода Промышленная эксплуатация кода

Спасибо за внимание