冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法与流程

1.本发明属于伽马辐射输运的蒙特卡罗数值模拟技术领域，涉及一种考虑冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法。


背景技术：

2.空中爆炸是指炸药、炮弹等在距地面一定高度处的爆炸，空中强爆炸产生的冲击波具有初始压力高、随传播距离衰减慢、杀伤破坏距离远的特点，会造成大气密度的剧烈变化，使得空气质量主要集中在靠近波阵面的狭窄区域内并经历较长时间后才恢复到正常大气，这段时间内伽马辐射的传播将受到冲击波导致的大气密度变化的影响，属于伽马辐射在非均匀连续变化介质中的输运问题。
3.蒙特卡罗方法可以处理复杂几何问题，并且跟踪粒子输运的全部物理过程，伽马辐射在大气中的输运问题通常采用蒙特卡罗方法进行模拟。针对大气密度随高度剧烈变化的伽马辐射输运问题，常规的建模方法是根据密度变化将大气划分为多层均匀介质的组合(byrd,r.c.发表的科技报告,1995年，“atmospheric transport of neutrons and gamma rays from a high-altitude nuclear detonation.”)，为了使计算结果可信，需要在高度方向对大气做足够精密的分层，从而增加了几何模型的复杂度，带来很大的计算量。已有文献利用质量距离抽样方法代替传统的步长抽样方法，实现了伽马射线在非均匀大气中输运的蒙特卡罗模拟(陶应龙,朱金辉,王建国等.发表在《计算物理》,2010年,“非均匀大气中的伽马射线输运的蒙特卡罗模拟方法”)，该方法具有较高的计算效率，但质量距离抽样方法依赖于大气密度随高度变化具有统一的e指数函数形式。
4.强爆炸冲击波影响下的大气密度分布呈球形分布，其沿径向分布形式与爆炸威力、爆后时间有关，难以使用统一形式的函数描述其密度分布情况，如图1所示，因此采用质量距离抽样方法较为困难。而采用常规的多层均匀介质组合方法构建冲击波影响下的大气输运模型时，为方便建模，一般采用等步长分层方法，其模型精确性取决于步长大小的选取。若步长较大，则难以准确反应大气密度分布情况，使得几何模型不够精确；若步长较小，则导致建立的几何模型栅元过多，这会带来较大的计算量进而影响计算效率。在进行冲击波影响下的伽马辐射输运蒙特卡罗模拟计算时，为了寻求蒙特卡罗模拟几何模型精确性与计算效率的平衡，迫切需要建立一种既能精确描述大气密度分布情况又尽量具有较少的几何栅元的精细高效建模方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的是解决现有在冲击波影响条件下的伽马辐射大气输运模拟中，存在精细高效建模困难的技术问题，而提供了一种冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法。
6.本发明的构思为：首先，根据大气密度分布函数建立模型并以给定步长进行均匀粗网格剖分；然后，据大气密度的相对变化程度进行网格细化插值；其次，在细化网格中查
找大气密度变化不大的节点进行合并；最后，得到伽马辐射大气输运的精细高效自适应网格模型，再利用蒙特卡罗程序开展计算模拟。
7.为实现上述发明目的、完成上述发明构思，本发明采用的技术方案为：
8.一种冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
9.步骤1)、以爆点为圆心，根据大气密度径向分布函数和时刻，按照设定的给定步长s0对整个区域进行均匀网格剖分，得到多层均匀介质组合模型，并计算各个网格节点处的大气密度；
10.步骤2)、跳转到第一个网格节点；
11.步骤3)、计算第一个网格节点处与第二个网格节点处的大气密度相对误差；
12.步骤4)、判断第一个网格节点与第二个网格节点之间的网格间步长是否小于自适应网格的最小分辨率sn，若是，则跳转至下一个网格节点；若否，则执行步骤5)；
13.步骤5)、判断相对误差是否大于设定的最大相对误差a，若是，则在两个节点的中间位置插入一个新的网格节点，计算新插入网格节点处的密度值，将该新插入网格节点作为第二个网格节点，将原剖分的第二个网格节点及其之后的网格节点依次顺延，并返回步骤3)，直至第一个网格节点处与第二个网格节点处的大气密度相对误差小于最大相对误差a，或者第一个网格节点与第二个网格节点之间的网格间步长小于自适应网格的最小分辨率sn；若否，则跳转至下一个网格节点；
14.步骤6)、依次切换网格节点，采用步骤3)-步骤5)相同的方法，直至所有网格节点处与下一个相邻的网格节点处的大气密度相对误差小于最大相对误差a，或者与下一个相邻的网格节点之间的网格间步长小于自适应网格的最小分辨率sn；
15.步骤7)、按照所有网格节点的最终排序编号，并再次跳转到第一个网格节点；
16.步骤8)、计算第一个网格节点处与第二个网格节点处的大气密度相对误差，判断相对误差是否小于设定的最小相对误差b，若是，则将两个网格节点合并为一个网格节点，删除第二个网格节点，将之后的网格节点依次按顺序重新编号，执行步骤9)；若否，执行步骤10)；
17.步骤9)、返回步骤8)，重新计算第一个网格节点处与下一个网格节点处的大气密度相对误差，直至第一个网格节点处与其相邻的网格节点处的大气密度相对误差大于最小相对误差b；步骤10)、依次切换网格节点，采用步骤8)-步骤9)相同的方法，直至所有网格节点处与其相邻的下一个网格节点处的大气密度相对误差大于设定的最小相对误差b；
18.步骤11)、根据最终得到的所有自适应网格节点的位置，建立伽马辐射大气输运的精细高效自适应几何模型，沿径向设置探测器，进而开展伽马辐射大气输运的蒙特卡罗模拟，计算伽马辐射组织剂量。
19.进一步地，步骤1)中，所述选取的给定步长s0能够初步反应大气密度分布函数的变化趋势。
20.进一步地，步骤4)中，所述自适应网格最小分辨率sn为：
21.sn＝s0/2n22.其中，n为自适应网格的最大分裂次数。
23.进一步地，步骤3)、步骤8)中，所述大气密度相对误差的计算过程为：
24.第i个网格节点处与第i+1个网格节点处的大气密度相对误差e
rel
为：
[0025][0026]
其中，i为网格节点的顺序编号，ρi为第i个网格节点处的大气密度。
[0027]
进一步地，步骤5)中，所述最大相对误差a＝5％；
[0028]
步骤9)中，最小相对误差b＝0.1％。
[0029]
进一步地，步骤1)中，所述大气密度径向分布函数为连续函数或分段函数。
[0030]
与现有技术相比，本发明具有的有益技术效果如下：
[0031]
1、本发明提出的冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法，通过对在大气密度相对误差不大(如小于0.1％)的区域自动增加步长合并分层，针对大气密度误差较大的区域增加了分层数目，避免了等步长多层均匀介质组合方法中因步长设置过大而导致的几何模型精确性降低。
[0032]
2、本发明提出的冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法，通过对在大气密度相对误差过大(如超过5％)的区域自动减小步长增加分层数目，避免了等步长多层均匀介质组合方法中过多的几何栅元而导致的计算量的增加，保持足够的模型精度，并能够有效提升模型计算效率。
[0033]
3、本发明提出的冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法，不止适用于大气密度分布的自适应网格划分，还适用于对时间、能量等进行自适应网格划分，可以作为冲击波影响下的伽马辐射大气输运蒙特卡罗模拟几何模型构建的新方法。
附图说明
[0034]
图1为在相同大小冲击波下，不同时间的一维大气密度分布函数图；
[0035]
图2为本发明冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法实施例流程图；
[0036]
图3为本发明实施例中沿径向0-2000m范围内，分别采用64m步长的均匀粗网格、基于64m步长的自适应网格以及采用4m步长的均匀细网格划分示意图；
[0037]
图4为本发明实施例中以步长为4m的均匀细网格模型计算结果为基准，分别采用自适应网格模型与均匀粗网格模型的计算结果与基准值的相对偏差随距离变化曲线。
具体实施方式
[0038]
为使本发明的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法作进一步详细说明。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用来解释本发明的技术原理，目的并不是用来限制本发明的保护范围。
[0039]
如图2所示，本发明提出的冲击波影响下的伽马辐射大气输运自适应建模方法，具体包括以下步骤：
[0040]
步骤1)、以爆点为圆心，根据大气密度径向分布函数和时刻，按照设定的给定步长s0对整个区域进行均匀网格剖分，得到多层均匀介质组合模型，并计算各个网格节点处的大气密度。
[0041]
大气密度径向分布函数可以具有任意形式，包括但不限于连续函数或分段函数，如图1所示。给定步长s0的选取应当能够初步反应大气密度分布函数的变化趋势。
[0042]
步骤2)、跳转到第一个网格节点。
[0043]
步骤3)、计算第一个网格节点处与第二个网格节点处的大气密度相对误差。
[0044]
步骤4)、判断第一个网格节点与第二个网格节点之间的网格间步长是否小于自适应网格的最小分辨率sn，若是，则跳转至下一个网格节点；若否，则执行步骤5)。
[0045]
自适应网格最小分辨率sn为：
[0046]
sn＝s0/2n[0047]
其中，n为自适应网格的最大分裂次数，s0与n均由人为设置。
[0048]
步骤5)、计算第一个网格节点处与第二个网格节点处的大气密度相对误差，判断相对误差是否大于设定的最大相对误差a(一般设置为5％)，若是，则在两个节点的中间位置插入一个新的节点，计算新插入网格节点处的密度值，并执行步骤6)；若否，则跳转至下一个网格节点；
[0049]
第i个网格节点处与第i+1个网格节点处的大气密度相对误差e
rel
为：
[0050][0051]
其中，ρi为第i个网格节点处的大气密度。
[0052]
步骤6)、重复步骤3)，计算第一个网格节点处与新插入网格节点处的大气密度相对误差，直至第一个网格节点处与其相邻的网格节点处的大气密度相对误差小于最大相对误差a，或者第一个网格节点与其相邻的网格节点之间的网格间步长小于自适应网格的最小分辨率sn。
[0053]
步骤7)、依次切换网格节点，重复步骤3)-步骤6)，直至所有网格节点处与其相邻的网格节点处的大气密度相对误差小于最大相对误差a，或者第一个网格节点与其相邻的网格节点之间的网格间步长小于自适应网格的最小分辨率sn。
[0054]
步骤8)、对所有网格节点重新排序编号，并再次跳转到第一个网格节点。
[0055]
步骤9)、计算第一个网格节点处与第二个网格节点处的大气密度相对误差，判断相对误差是否小于设定的最小相对误差b(一般设置为0.1％)，若是，则将两个网格节点合并为一个网格节点，删除第二个网格节点；若否，执行步骤10)。
[0056]
步骤10)、重复步骤9)，计算第一个网格节点处与下一个网格节点处的大气密度相对误差，直至第一个网格节点处与其相邻的网格节点处的大气密度相对误差大于最小相对误差b。
[0057]
步骤11)、依次切换网格节点，重复步骤9)-步骤10)，直至所有网格节点处与其相邻的网格节点处的大气密度相对误差最小相对误差b。
[0058]
步骤12)、根据最终得到所有自适应网格节点的位置，建立伽马辐射大气输运的精细高效自适应几何模型，沿径向设置探测器，进而开展伽马辐射大气输运的蒙特卡罗模拟，计算伽马辐射组织剂量。
[0059]
伽马辐射组织剂量的计算模式采用环探测器法与注量转剂量模式。
[0060]
下面以具体实施例说明本发明伽马辐射大气输运自适应建模方法。
[0061]
首先，建立一个半径为2000m的一维球形对称几何模型，大气为理想均匀大气，密度为1.225kg/m3。然后，基于时间0.2s时的大气密度分布函数，采用给定步长s0＝64m对一维球形对称几何进行自适应网格剖分，建立伽马辐射大气输运的精细高效自适应几何模型。其次，设置各向同性辐射源，并沿径向选取大气密度变化较大的150m～350m范围内均匀布放20个探测点。最后，针对伽马辐射大气输运的精细高效自适应几何模型开展蒙特卡罗模拟计算，使用环形探测器对测点进行统计记数，当模拟粒子数到达1.0
×
107个时，计算终止。最后得到布放的20个测点上的自适应网格模型下的伽马组织剂量分布值。其中，自适应网格的最大分裂次数设置为4，相应地，自适应网格的最小分辨率为4m。
[0062]
作为比较，分别构建给定步长s0＝64m的均匀粗网格模型、步长4m的均匀细网格模型，分别计算给均匀粗网格模型、均匀细网格模型条件下各个测点处的蒙特卡罗记数结果。三种模型的径向网格节点位置，如图3所示。至此，三种模型下的伽马组织剂量分布值如表1所示。
[0063]
以步长4m的均匀细网格模型下的伽马组织剂量分布值作为基准，将计算得到均匀粗网格模型与自适应网格模型下的伽马组织剂量分布值与基准值进行对比，可以看到自适应网格模型下模拟的伽马组织剂量分布值与基准结果基本重合，相对偏差在0.5％以内，而均匀粗网格模型下的伽马组织剂量分布值与基准值则出现了5％左右的相对偏差，如图4所示。
[0064]
表1距爆心150m～350m范围内伽马组织剂量分布及相对偏差
[0065][0066]
同时，采用本发明进行伽马辐射大气输运自适应建模时能够有效减少几何栅元个数，从而节约大量的内存空间和计算时间，采用自适应网格模型后，在保证了计算精确性的前提下，其模拟计算时间较步长为4m的均匀精细网格基准模型减少了52.0％，如表2所示。
[0067]
表2三种模型的计算时间
[0068][0069]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同
替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明技术方案的范围。