Monte-Carlo-Simulation und CAD: Strahlungsausbreitung an realen Bauteilgeometrien

G.-R. Jaenisch; C. Bellon; M. Zhukovsky; S. Podoliako

doi:10.3139/120.100650

Article

Monte-Carlo-Simulation und CAD

Strahlungsausbreitung an realen Bauteilgeometrien

G.-R. Jaenisch , C. Bellon , M. Zhukovsky and S. Podoliako

Published/Copyright: May 28, 2013

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From the journal Materials Testing Volume 47 Issue 4

Kurzfassung

Die Monte-Carlo-Methode erlaubt eine detaillierte Behandlung der physikalischen Wechselwirkungsmechanismen bei der Ausbreitung ionisierender Strahlung. Zur Beschreibung komplexer Prüfaufgaben ist die Erfassung realer Bauteilgeometrien unerlässlich. Standard-Monte-Carlo-Programme, wie beispielsweise MCNP (Los Alamos National Laboratories), verwenden hauptsächlich einfache geometrische Formen wie Parallelepipede, dreiachsige Ellipsoide oder Ebenen, um komplexere Geometrien zu konstruieren. Zur Erfassung realistischer Bauteile erweisen sich die in MCNP oder in ähnlichen Implementationen zur Verfügung gestellten Werkzeuge als äußerst schwierig zu handhaben und somit als nicht praktikabel. Hier wird ein Ansatz vorgestellt, der die Monte-Carlo-Methode mit der Welt des CAD verbindet und somit jede beliebige Geometrie behandeln kann. Dabei wird ein Bauteil als triangulierte geschlossene Oberfläche dargestellt und das STL-Format zum Datenaustausch verwendet, das von modernen CAD-Systemen unterstützt wird. Anhand von Beispielen werden die Möglichkeiten des vorgestellten Modells diskutiert und mit MCNP verglichen.

Abstract

The Monte Carlo method allows a detailed description of the physics of radiation transport. On the other hand it is necessary to handle complex object geometries to be able to simulate realistic inspection scenarios. Standard Monte Carlo programs like the MCNP code (Los Alamos National Laboratories) use mainly simple geometrical forms such as parallelepipeds, ellipsoids, or planes to construct more complex geometries. Unfortunately the tools provided by MCNP are difficult to handle and not practicable to describe realistic components. Here a model is presented that combines the Monte Carlo method with the world of CAD. Components are described as closed triangulated surfaces using STL as exchange format which is supported by all CAD systems. The opportunities of the presented model are discussed in terms of various examples and compared to MCNP.

Dr. rer. nat. et Ing. habil. Gerd-Rüdiger Jaenisch, Jahrgang 1963, studierte Physik an der Technischen Universität Dresden, wo er 1992 am Institut für Theoretische Physik promovierte. Seit 1992 ist er Mitarbeiter der BAM im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung. Dort beschäftigt er sich vor allem mit Modellbildung und 3D-Rekonstruktion für Strahlenverfahren. Er hat sich 2001 an der Technischen Universität Dresden habilitiert. Seit 2002 ist er Privatdozent an der Fakultät Maschinenwesen der Technischen Universität Dresden. Zur Zeit leitet er die Arbeitgruppe „Modellierung und Rekonstruktion in der Radiologie“ an der BAM.

Dr.-Ing. Carsten Bellon, geboren 1967, studierte Werkstofftechnik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Seit 1993 arbeitet er als Wissenschaftler an der BAM auf dem Gebiet der Computersimulation von Durchstrahlungsprüfungen. 2001 hat er seine Promotion an der Technischen Universität Dresden abgeschlossen.

Dr. Mikhail Zhukovsky, Jahrgang 1958, studierte Mathematik am Moscow Engineering Physics Institute. Seine Promotion schloss er 1986 ab. Seit 1982 arbeitet er am Keldysh Institut für Angewandte Mathematik auf den Gebieten Elektrodynamik und Computational Physics. 2003 wurde ihm die Leitung der Abteilung „Electrodynamics and Computational Diagnostics“ übertragen.

Dipl.-Math. Sergej Podoliako wurde 1966 geboren. Er studierte Mathematik am Moscow Engineering Physics Institute. Seit 1989 arbeitet er als Wissenschaftler am Keldysh Institut für Angewandte Mathematik, wo er sich mit der Entwicklung numerischer Algorithmen für die technische Diagnostik beschäftigt.

Literatur

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Online erschienen: 2013-05-28

Erschienen im Druck: 2005-04-01

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https://doi.org/10.3139/120.100650