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ABSTRACT
Contents
Chapter 1. Introduction 10
1.1. Inertial Confinement Fusion 11
1.1.1. Thermonuclear Fusion 13
1.1.2. Plasma Confinement 13
1.1.3. Lawson Criterion 15
1.2. Challenging Issues 19
1.3. Description of Thesis 21
Chapter 2. Magnetohydrodynamics 22
2.1. MHD Simulator 23
2.2. Governing Equations 26
2.3. Numerical Methods 29
2.3.1. Finite Volume Method 29
2.3.2. Riemann Problem 31
2.3.3. Summary 35
2.4. Technical Approach 37
2.4.1. GPU 38
2.4.2. Hadoop 40
2.4.3. Design 41
2.4.4. Results 47
Chapter 3. Hydrodynamical Instability 53
3.1. Instabilities and ICF 54
3.1.1. General Dispersion Relation 56
3.2. Simulations 62
3.2.1. FLASH code 62
3.2.2. Initial Conditions 63
3.2.3. Growth Rate of RM instability 66
3.2.4. Convergence Test 66
3.2.5. Mach Number 68
3.2.6. Atwood Number 70
Chapter 4. Conclusions 73
References 76
국문초록 86
Table 2.1. Trade-off points between scientific simulation and typical MapReduce... 42
Table 2.2. Performance comparison between HASISI and FLASH code. 50
Figure 1.1. Notice that the important elements for controlled fusion, called deu-... 12
Figure 1.2. Schematic image of a tokamak; strong magnetic fields confine high... 14
Figure 1.3. The main process of the ICF 15
Figure 2.1. Analytic solution (dashed line) and numerical solution (solid line). 24
Figure 2.2. Finite-volume method scheme. 30
Figure 2.3. Cell design regarding Riemann problem solving 32
Figure 2.4. Distributed node design. 44
Figure 2.5. Algorithmic diagram of HASISI. 48
Figure 2.6. Density profile comparison with FLASH code. 49
Figure 2.7. Total throughput of cluster. 51
Figure 2.8. Throughput per machine on varying number of nodes. 52
Figure 3.1. A KH instability rendered visible by clouds over Mount Duval in... 54
Figure 3.2. Hydrodynamics simulation of single mode RT instability. Note the... 56
Figure 3.3. The light fluid (ρ₂) is supporting a heavier fluid (ρ₁) in the presence... 57
Figure 3.4. Schematic image of initial conditions. The shock region (leftmost... 63
Figure 3.5. RM instability growth varying over time. 65
Figure 3.6. The spike and bubble amplitudes as a function of time in the con-... 67
Figure 3.7. The amplitude of spikes of RM instability as a function of time in... 69
Figure 3.8. The growth rate of spikes of RM instability as a function of time... 69
Figure 3.9. The amplitude of spikes of RM instability as a function of time in... 71
Figure 3.10. The growth rate of spikes of RM instability as a function of time... 71
초록보기 더보기
핵융합 발전의 가능한 방법중 하나로 제안된 관성핵융합 연구는, 처음 아이디어가 제안된지 30년이 넘는 시간에도 불구하고 아직 효율적, 효과적인 에너지 생산을 이루어내지 못하고 있다. 이는 그동안 제안된 이론적 모형들이 여러 비선형적 물리 현상을 정확히 표현해내지 못 했기 때문이며, 이 모형들에 대한 시뮬레이션이나 실험에 소비되는 비용이 굉장히 크기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 GPU 상의 범용계산 기술과 Hadoop 데이터마이닝 기법을 이용한 쉽고 저렴하며 탄력적인 새로운 자기유체역학 시뮬레이터를 제안한다. 또한, 관성핵융합 영역에서의 가장 큰 쟁점인 유체역학 불안정성, 특히 Richtmyer-Meshkov 불안정성에 대한 FLASH code 시뮬레이션 결과를 통해 불안정성의 시간에 따른 증가율과 다른 물리 변수들에 관한 상관관계에 대한 연구를 진행하였다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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