論文の概要: Model Calibration of the Liquid Mercury Spallation Target using
Evolutionary Neural Networks and Sparse Polynomial Expansions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09353v1
- Date: Fri, 18 Feb 2022 18:47:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-21 15:20:32.702896
- Title: Model Calibration of the Liquid Mercury Spallation Target using
Evolutionary Neural Networks and Sparse Polynomial Expansions
- Title（参考訳）: 進化型ニューラルネットワークとスパース多項式展開を用いた液体水銀スポーレーションターゲットのモデル校正
- Authors: Majdi I. Radaideh, Hoang Tran, Lianshan Lin, Hao Jiang, Drew Winder,
Sarma Gorti, Guannan Zhang, Justin Mach, Sarah Cousineau
- Abstract要約: 本稿では,進化的ニューラルネットワークとスパース展開を用いた高価なシミュレーションの代理モデルキャリブレーションの2つの手法を提案する。
提案したシミュレーションは, 水銀の寿命と完全性を推定するために, 疲労解析に大いに役立てることができる。
しかし、この研究の重要な結論は、スペール化反応の完全な物理を捉える際の状態方程式に基づく現在のモデルに欠けていることを指摘している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3634848427203945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The mercury constitutive model predicting the strain and stress in the target
vessel plays a central role in improving the lifetime prediction and future
target designs of the mercury targets at the Spallation Neutron Source (SNS).
We leverage the experiment strain data collected over multiple years to improve
the mercury constitutive model through a combination of large-scale simulations
of the target behavior and the use of machine learning tools for parameter
estimation. We present two interdisciplinary approaches for surrogate-based
model calibration of expensive simulations using evolutionary neural networks
and sparse polynomial expansions. The experiments and results of the two
methods show a very good agreement for the solid mechanics simulation of the
mercury spallation target. The proposed methods are used to calibrate the
tensile cutoff threshold, mercury density, and mercury speed of sound during
intense proton pulse experiments. Using strain experimental data from the
mercury target sensors, the newly calibrated simulations achieve 7\% average
improvement on the signal prediction accuracy and 8\% reduction in mean
absolute error compared to previously reported reference parameters, with some
sensors experiencing up to 30\% improvement. The proposed calibrated
simulations can significantly aid in fatigue analysis to estimate the mercury
target lifetime and integrity, which reduces abrupt target failure and saves a
tremendous amount of costs. However, an important conclusion from this work
points out to a deficiency in the current constitutive model based on the
equation of state in capturing the full physics of the spallation reaction.
Given that some of the calibrated parameters that show a good agreement with
the experimental data can be nonphysical mercury properties, we need a more
advanced two-phase flow model to capture bubble dynamics and mercury
cavitation.
- Abstract（参考訳）: ターゲット容器内のひずみと応力を予測する水銀構成モデルは、スパレーション中性子源(sns)における水銀ターゲットの寿命予測と将来の目標設計を改善する上で中心的な役割を果たす。
目的行動の大規模シミュレーションとパラメータ推定に機械学習ツールを併用して, 水銀構成モデルを改善するために, 数年にわたって収集された実験ひずみデータを活用する。
進化的ニューラルネットワークとスパース多項式展開を用いた高価なシミュレーションの代理モデルキャリブレーションのための2つの学際的アプローチを提案する。
この2つの手法の実験と結果から,水銀分散ターゲットの固体力学シミュレーションに非常によい一致を示した。
提案手法は, 強い陽子パルス実験中の音の引張遮断閾値, 水銀密度, 水銀速度を校正するために用いられる。
水銀ターゲットセンサからのひずみ実験データを用いて, 新たに校正したシミュレーションにより, 信号予測精度の7-%, 平均絶対誤差の8-%を, 従来報告した基準パラメータと比較し, 最大30-%改善した。
提案したキャリブレーションシミュレーションは, 水銀の寿命と完全性を推定するために疲労解析を著しく支援し, 急激なターゲット故障を低減し, 膨大なコストを削減できる。
しかし、この研究の重要な結論は、スペール化反応の完全な物理を捉える際の状態方程式に基づく現在の構成モデルに欠けていることを指摘している。
実験データとの良好な一致を示すパラメータのいくつかが非物理的水銀の性質であることを考えると、気泡力学と水銀キャビテーションを捉えるためにより高度な二相流モデルが必要である。
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