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98 x 10 5 Cas 313111 5 run3 4.5 4 3.5 erreur relative 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 regions FIG. 3.27 Erreur relative : cas 313111 Ces quatre exemples peuvent être complétés par toute une panoplie de cas similaires, néanmoins les conclusions seront les mêmes : de forts écart relatifs sont présents pour une majorité des configurations de la suite du benchmark. Toutefois, nous retrouvons pour la majorité des cas une amélioration de nos résultats en augmentant l’ordre de raffinement spatial et angulaire de nos calculs.
99 3.5.2.3 Analyse des résultats présentant un écart croissant avec l’indice de discrétisation Il apparait cependant des cas où l’augmentation de nos paramètres de discrétisation entraîne une augmentation de l’écart entre nos résultats S N et les résultats MCNP. Ceci n’intervient que pour les derniers cas du benchmark présentant des valeurs de flux très faibles dans certaines régions, et pour lesquels les résultats MCNP présentent une erreur statistique relativement conséquente. x 10 −3 erreur RMS 3.15 run1 run2 run3 3.1 erreur rms 3.05 3 2.95 700 705 710 715 720 725 cas FIG. 3.28 Erreur RMS pour les 30 derniers cas On peut présupposer un problème de convergence des résultats MCNP, mais ceci sera par la suite rééxaminé lors de la publication des solutions de référence finales.
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À mes parents, Olivier et Anne Mar
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vi RÉSUMÉ Le travail réalisé au
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viii TABLE DES MATIÈRES DÉDICACE
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x 2.3.2 Test de l’implémentation
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xii CONCLUSION . . . . . . . . . .
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xvi LISTE DES TABLEAUX TAB. 2.1 Ben
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1 INTRODUCTION Le domaine de la sim
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15 Z ez ξ Ω ψ (x,y,z) ω φ η e
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43 Mélange Σ t Σ 0 s Σ 1 s νΣ
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