УДК 539.12
М. Е. Ж у к о в с к и й, М. В. С к а ч к о в
О СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ
МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЕРЕНОСА ЭЛЕКТРОНОВ
В ВЕЩЕСТВЕ
Предложены алгоритмы статистического моделирования перено-
са электронов в плотных материалах, основанные на предвари-
тельном расчете плотности распределений характеристик элек-
тронных потоков и методе вложенных траекторий. Разработа-
на эффективная модель “утолщенных” траекторий для расчета
энергетических и угловых распределений электронов при их распро-
странении в объектах, а также упрощенная инженерная модель
для определения спектральных характеристик электронов. Рассмо-
тренные алгоритмы показали свое преимущество перед такими
известными пакетами, как MCNP.
Математическое моделирование процессов взаимодействия иони-
зирующего излучения с объектами сложной геометрии и внутренней
структуры имеет большое значение во многих приложениях. В част-
ности, в рамках задач рентгеновской диагностики материалов и кон-
струкций требуется определить и исследовать рентгеновские изобра-
жения объектов [1], а при изучении электромагнитного воздействия
проникающего излучения необходимо проанализировать распределе-
ние потоков релятивистских электронов, возникающих в результа-
те взаимодействия ионизирующего излучения с материалами объек-
тов [2].
Моделированию процессов трансформации проникающего излу-
чения в материалах посвящено большое число публикаций. В одних
работах используются и развиваются сеточные методы решения урав-
нения переноса излучения [3–5], в других разрабатываются вычисли-
тельные алгоритмы, основанные на статистическом моделировании
методом Монте-Карло процессов переноса и взаимодействия излуче-
ния с веществом [6, 7]. Преимущество метода Монте-Карло перед
альтернативными методами, основанными на численном решении ки-
нетического уравнения, определяется удобством использования и его
приспособленностью к решению сложных граничных задач распро-
странения излучения в многокомпонентных средах.
Эффективность применения метода Монте-Карло определяется в
настоящее время, во-первых, развитием способов уменьшения стати-
стической погрешности результатов расчетов и, во-вторых, прогрес-
сом в области создания быстродействующих многопроцессорных вы-
числительных систем.
Статистическое моделирование переноса электронов и других за-
ряженных частиц представляет значительно б ´ольшую трудность, чем
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2009. № 1
31
