On the Extension of the Analytic Nodal Diffusion Solver ANDES to Sodium Fast Reactors

Within the framework of the Collaborative Project for a European Sodium Fast Reactor, the reactor physics group at UPM is working on the extension of its in-house multi-scale advanced deterministic code COBAYA3 to Sodium Fast Reactors (SFR). COBAYA3 is a 3D multigroup neutron kinetics diffusion code that can be used either as a pin-by-pin code or as a stand-alone nodal code by using the analytic nodal diffusion solver ANDES. It is coupled with thermalhydraulics codes such as COBRA-TF and FLICA, allowing transient analysis of LWR at both fine-mesh and coarse-mesh scales. In order to enable also 3D pin-by-pin and nodal coupled NK-TH simulations of SFR, different developments are in progress. This paper presents the first steps towards the application of COBAYA3 to this type of reactors. ANDES solver, already extended to triangular-Z geometry, has been applied to fast reactor steady-state calculations. The required cross section libraries were generated with ERANOS code for several configurations. The limitations encountered in the application of the Analytic Coarse Mesh Finite Difference (ACMFD) method –implemented inside ANDES– to fast reactors are presented and the sensitivity of the method when using a high number of energy groups is studied. ANDES performance is assessed by comparison with the results provided by ERANOS, using a mini-core model in 33 energy groups. Furthermore, a benchmark from the NEA for a small 3D FBR in hexagonal-Z geometry and 4 energy groups is also employed to verify the behavior of the code with few energy groups.

Evaluation of APD and SiPM Matrices as Sensors for Monolithic PET Detector Block

Gamma detectors based on monolithic scintillator blocks coupled to APDs matrices have proved to be a good alternative to pixelated ones for PET scanners. They provide comparable spatial resolution, improve the sensitivity and make easier the mechanical design of the system. In this study we evaluate by means of Geant4-based simulations the possibility of replacing the APDs by SiPMs. Several commercial matrices of light sensors coupled to LYSO:Ce monolithic blocks have been simulated and compared. Regarding the spatial resolution and linearity of the detector, SiPMs with high photo detection efficiency could become an advantageous replacement for the APDs

Medidas autosemejantes en el plano, momentos y matrices de Hessenberg

La tesis MEDIDAS AUTOSEMEJANTES EN EL PLANO, MOMENTOS Y MATRICES DE HESSENBERG se enmarca entre las áreas de la teoría geométrica de la medida, la teoría de polinomios ortogonales y la teoría de operadores. La memoria aborda el estudio de medidas con soporte acotado en el plano complejo vistas con la óptica de las matrices infinitas de momentos y de Hessenberg asociadas a estas medidas que en la teoría de los polinomios ortogonales las representan. En particular se centra en el estudio de las medidas autosemejantes que son las medidas de equilibrio definidas por un sistema de funciones iteradas (SFI). Los conjuntos autosemejantes son conjuntos que tienen la propiedad geométrica de descomponerse en unión de piezas semejantes al conjunto total. Estas piezas pueden solaparse o no, cuando el solapamiento es pequeño la teoría de Hutchinson [Hut81] funciona bien, pero cuando no existen restricciones falla. El problema del solapamiento consiste en controlar la medida de este solapamiento. Un ejemplo de la complejidad de este problema se plantea con las convoluciones infinitas de distribuciones de Bernoulli, que han resultado ser un ejemplo de medidas autosemejantes en el caso real. En 1935 Jessen y A. Wintner [JW35] ya se planteaba este problema, lejos de ser sencillo ha sido estudiado durante más de setenta y cinco años y siguen sin resolverse las principales cuestiones planteadas ya por A. Garsia [Gar62] en 1962. El interés que ha despertado este problema así como la complejidad del mismo está demostrado por las numerosas publicaciones que abordan cuestiones relacionadas con este problema ver por ejemplo [JW35], [Erd39], [PS96], [Ma00], [Ma96], [Sol98], [Mat95], [PS96], [Sim05],[JKS07] [JKS11]. En el primer capítulo comenzamos introduciendo con detalle las medidas autosemejante en el plano complejo y los sistemas de funciones iteradas, así como los conceptos de la teoría de la medida necesarios para describirlos. A continuación se introducen las herramientas necesarias de teoría de polinomios ortogonales, matrices infinitas y operadores que se van a usar. En el segundo y tercer capítulo trasladamos las propiedades geométricas de las medidas autosemejantes a las matrices de momentos y de Hessenberg, respectivamente. A partir de estos resultados se describen algoritmos para calcular estas matrices a partir del SFI correspondiente. Concretamente, se obtienen fórmulas explícitas y algoritmos de aproximación para los momentos y matrices de momentos de medidas fractales, a partir de un teorema del punto fijo para las matrices. Además utilizando técnicas de la teoría de operadores, se han extendido al plano complejo los resultados que G. Mantica [Ma00, Ma96] obtenía en el caso real. Este resultado es la base para definir un algoritmo estable de aproximación de la matriz de Hessenberg asociada a una medida fractal u obtener secciones finitas exactas de matrices Hessenberg asociadas a una suma de medidas. En el último capítulo, se consideran medidas, μ, más generales y se estudia el comportamiento asintótico de los autovalores de una matriz hermitiana de momentos y su impacto en las propiedades de la medida asociada. En el resultado central se demuestra que si los polinomios asociados son densos en L2(μ) entonces necesariamente el autovalor mínimo de las secciones finitas de la matriz de momentos de la medida tiende a cero. ABSTRACT The Thesis work “Self-similar Measures on the Plane, Moments and Hessenberg Matrices” is framed among the geometric measure theory, orthogonal polynomials and operator theory. The work studies measures with compact support on the complex plane from the point of view of the associated infinite moments and Hessenberg matrices representing them in the theory of orthogonal polynomials. More precisely, it concentrates on the study of the self-similar measures that are equilibrium measures in a iterated functions system. Self-similar sets have the geometric property of being decomposable in a union of similar pieces to the complete set. These pieces can overlap. If the overlapping is small, Hutchinson’s theory [Hut81] works well, however, when it has no restrictions, the theory does not hold. The overlapping problem consists in controlling the measure of the overlap. The complexity of this problem is exemplified in the infinite convolutions of Bernoulli’s distributions, that are an example of self-similar measures in the real case. As early as 1935 [JW35], Jessen and Wintner posed this problem, that far from being simple, has been studied during more than 75 years. The main cuestiones posed by Garsia in 1962 [Gar62] remain unsolved. The interest in this problem, together with its complexity, is demonstrated by the number of publications that over the years have dealt with it. See, for example, [JW35], [Erd39], [PS96], [Ma00], [Ma96], [Sol98], [Mat95], [PS96], [Sim05], [JKS07] [JKS11]. In the first chapter, we will start with a detailed introduction to the self-similar measurements in the complex plane and to the iterated functions systems, also including the concepts of measure theory needed to describe them. Next, we introduce the necessary tools from orthogonal polynomials, infinite matrices and operators. In the second and third chapter we will translate the geometric properties of selfsimilar measures to the moments and Hessenberg matrices. From these results, we will describe algorithms to calculate these matrices from the corresponding iterated functions systems. To be precise, we obtain explicit formulas and approximation algorithms for the moments and moment matrices of fractal measures from a new fixed point theorem for matrices. Moreover, using techniques from operator theory, we extend to the complex plane the real case results obtained by Mantica [Ma00, Ma96]. This result is the base to define a stable algorithm that approximates the Hessenberg matrix associated to a fractal measure and obtains exact finite sections of Hessenberg matrices associated to a sum of measurements. In the last chapter, we consider more general measures, μ, and study the asymptotic behaviour of the eigenvalues of a hermitian matrix of moments, together with its impact on the properties of the associated measure. In the main result we demonstrate that, if the associated polynomials are dense in L2(μ), then necessarily follows that the minimum eigenvalue of the finite sections of the moments matrix goes to zero.

Modelado de Cadenas Cinemáticas mediante Matrices de Desplazamiento. Una alternativa al método de Denavit-Hartenberg

En este trabajo se presenta un método para el modelado de cadenas cinemáticas de robots que salva las dificultades asociadas a la elección de los sistemas de coordenadas y obtención de los parámetros de Denavit-Hartenberg. El método propuesto parte del conocimiento de la posición y orientación del extremo del robot en su configuración de reposo, para ir obteniendo en qué se transforman éstas tras los sucesivos movimientos de sus grados de libertad en secuencia descendente, desde el más alejado al más cercano a su base. Los movimientos son calculados en base a las Matrices de Desplazamiento, que permiten conocer en que se transforma un punto cuando éste es desplazado (trasladado o rotado) con respecto a un eje que no pasa por el origen. A diferencia del método de Denavit-Hartenberg, que precisa ubicar para cada eslabón el origen y las direcciones de los vectores directores de los sistemas de referencia asociados, el método basado en las Matrices de Desplazamiento precisa solo identificar el eje de cada articulación, lo que le hace más simple e intuitivo que aquel. La obtención de las Matrices de Desplazamiento y con ellas del Modelo Cinemático Directo a partir de los ejes de la articulación, puede hacerse mediante algunas simples operaciones, fácilmente programables.

Evaluating the reinforcement of inorganic fullerene-like nanoparticles in thermoplastic matrices by depth-sensing indentation

The reinforcing effect of inorganic fullerene-like tungsten disulfide (IF-WS2) nanoparticles in two different polymer matrices, isotactic polypropylene (iPP) and polyphenylene sulfide (PPS), has been investigated by means of dynamic depth-sensing indentation. The hardness and elastic modulus enhancement upon filler addition is analyzed in terms of two main contributions: changes in the polymer matrix nanostructure and intrinsic properties of the filler including matrix-particle load transfer. It is found that the latter mainly determines the overall mechanical improvement, whereas the nanostructural changes induced in the polymer matrix only contribute to a minor extent. Important differences are suggested between the mechanisms of deformation in the two nanocomposites, resulting in a moderate mechanical enhancement in case of iPP (20% for a filler loading of 1%), and a remarkable hardness increase in case of PPS (60% for the same filler content). The nature of the polymer amorphous phase, whether in the glassy or rubbery state, seems to play here an important role. Finally, nanoindentation and dynamic mechanical analysis measurements are compared and discussed in terms of the different directionality of the stresses applied.

Modelos sin malla en simulación numérica de estructuras aeroespaciales

La presente Tesis Doctoral aborda la introducción de la Partición de Unidad de Bernstein en la forma débil de Galerkin para la resolución de problemas de condiciones de contorno en el ámbito del análisis estructural. La familia de funciones base de Bernstein conforma un sistema generador del espacio de funciones polinómicas que permite construir aproximaciones numéricas para las que no se requiere la existencia de malla: las funciones de forma, de soporte global, dependen únicamente del orden de aproximación elegido y de la parametrización o mapping del dominio, estando las posiciones nodales implícitamente definidas. El desarrollo de la formulación está precedido por una revisión bibliográfica que, con su punto de partida en el Método de Elementos Finitos, recorre las principales técnicas de resolución sin malla de Ecuaciones Diferenciales en Derivadas Parciales, incluyendo los conocidos como Métodos Meshless y los métodos espectrales. En este contexto, en la Tesis se somete la aproximación Bernstein-Galerkin a validación en tests uni y bidimensionales clásicos de la Mecánica Estructural. Se estudian aspectos de la implementación tales como la consistencia, la capacidad de reproducción, la naturaleza no interpolante en la frontera, el planteamiento con refinamiento h-p o el acoplamiento con otras aproximaciones numéricas. Un bloque importante de la investigación se dedica al análisis de estrategias de optimización computacional, especialmente en lo referente a la reducción del tiempo de máquina asociado a la generación y operación con matrices llenas. Finalmente, se realiza aplicación a dos casos de referencia de estructuras aeronáuticas, el análisis de esfuerzos en un angular de material anisotrópico y la evaluación de factores de intensidad de esfuerzos de la Mecánica de Fractura mediante un modelo con Partición de Unidad de Bernstein acoplada a una malla de elementos finitos. ABSTRACT This Doctoral Thesis deals with the introduction of Bernstein Partition of Unity into Galerkin weak form to solve boundary value problems in the field of structural analysis. The family of Bernstein basis functions constitutes a spanning set of the space of polynomial functions that allows the construction of numerical approximations that do not require the presence of a mesh: the shape functions, which are globally-supported, are determined only by the selected approximation order and the parametrization or mapping of the domain, being the nodal positions implicitly defined. The exposition of the formulation is preceded by a revision of bibliography which begins with the review of the Finite Element Method and covers the main techniques to solve Partial Differential Equations without the use of mesh, including the so-called Meshless Methods and the spectral methods. In this context, in the Thesis the Bernstein-Galerkin approximation is subjected to validation in one- and two-dimensional classic benchmarks of Structural Mechanics. Implementation aspects such as consistency, reproduction capability, non-interpolating nature at boundaries, h-p refinement strategy or coupling with other numerical approximations are studied. An important part of the investigation focuses on the analysis and optimization of computational efficiency, mainly regarding the reduction of the CPU cost associated with the generation and handling of full matrices. Finally, application to two reference cases of aeronautic structures is performed: the stress analysis in an anisotropic angle part and the evaluation of stress intensity factors of Fracture Mechanics by means of a coupled Bernstein Partition of Unity - finite element mesh model.

Differential elimination by differential specialization of Sylvester style matrices

Differential resultant formulas are defined, for a system $\cP$ of $n$ ordinary Laurent differential polynomials in $n-1$ differential variables. These are determinants of coefficient matrices of an extended system of polynomials obtained from $\cP$ through derivations and multiplications by Laurent monomials. To start, through derivations, a system $\ps(\cP)$ of $L$ polynomials in $L-1$ algebraic variables is obtained, which is non sparse in the order of derivation. This enables the use of existing formulas for the computation of algebraic resultants, of the multivariate sparse algebraic polynomials in $\ps(\cP)$, to obtain polynomials in the differential elimination ideal generated by $\cP$. The formulas obtained are multiples of the sparse differential resultant defined by Li, Yuan and Gao, and provide order and degree bounds in terms of mixed volumes in the generic case.