Investigation of novel methodologies for the MCNP geometry preparation: application on the Upper Launcher BSM of ITER

La tesi si divide in due macroargomenti relativi alla preparazione della geometria per modelli MCNP. Il primo è quello degli errori geometrici che vengono generati quando avviene una conversione da formato CAD a CSG e le loro relazioni con il fenomeno delle lost particles. Il passaggio a CSG tramite software è infatti inevitabile per la costruzione di modelli complessi come quelli che vengono usati per rappresentare i componenti di ITER e può generare zone della geometria che non vengono definite in modo corretto. Tali aree causano la perdita di particelle durante la simulazione Monte Carlo, andando ad intaccare l' integrità statistica della soluzione del trasporto. Per questo motivo è molto importante ridurre questo tipo di errori il più possibile, ed in quest'ottica il lavoro svolto è stato quello di trovare metodi standardizzati per identificare tali errori ed infine stimarne le dimensioni. Se la prima parte della tesi è incentrata sui problemi derivanti dalla modellazione CSG, la seconda invece suggerisce un alternativa ad essa, che è l'uso di Mesh non Strutturate (UM), un approccio che sta alla base di CFD e FEM, ma che risulta innovativo nell'ambito di codici Monte Carlo. In particolare le UM sono state applicate ad una porzione dell' Upper Launcher (un componente di ITER) in modo da validare tale metodologia su modelli nucleari di alta complessità. L'approccio CSG tradizionale e quello con UM sono state confrontati in termini di risorse computazionali richieste, velocità, precisione e accuratezza sia a livello di risultati globali che locali. Da ciò emerge che, nonostante esistano ancora alcuni limiti all'applicazione per le UM dovuti in parte anche alla sua novità, vari vantaggi possono essere attribuiti a questo tipo di approccio, tra cui un workflow più lineare, maggiore accuratezza nei risultati locali, e soprattutto la possibilità futura di usare la stessa mesh per diversi tipi di analisi (come quelle termiche o strutturali).

Methodologies for attitude determination from MEMS sensors in vehicles

The focus of the thesis is the application of different attitude’s determination algorithms on data evaluated with MEMS sensor using a board provided by University of Bologna. MEMS sensors are a very cheap options to obtain acceleration, and angular velocity. The use of magnetometers based on Hall effect can provide further data. The disadvantage is that they have a lot of noise and drift which can affects the results. The different algorithms that have been used are: pitch and roll from accelerometer, yaw from magnetometer, attitude from gyroscope, TRIAD, QUEST, Magdwick, Mahony, Extended Kalman filter, Kalman GPS aided INS. In this work the algorithms have been rewritten to fit perfectly with the data provided from the MEMS sensor. The data collected by the board are acceleration on the three axis, angular velocity on the three axis, magnetic fields on the three axis, and latitude, longitude, and altitude from the GPS. Several tests and comparisons have been carried out installing the electric board on different vehicles operating in the air and on ground. The conclusion that can be drawn from this study is that the Magdwich filter is the best trade-off between computational capabilities required and results obtained. If attitude angles are obtained from accelerometers, gyroscopes, and magnetometer, inconsistent data are obtained for cases where high vibrations levels are noticed. On the other hand, Kalman filter based algorithms requires a high computational burden. TRIAD and QUEST algorithms doesn’t perform as well as filters.