Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"nuclear data covariance"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
EPJ Web of Conferences, Vol 247, p 13007 (2021)
This paper presents the first results of a computational platform dedicated to the propagation of nuclear data covariances, all the way to fuel cycle scenario observables. Such platform, based on in-house codes developed at SCK•CEN in Belgium, both
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a7d0523f9c8144ea8040a394f1be441b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
EPJ Web of Conferences, Vol 247, p 13007 (2021)
This paper presents the first results of a computational platform dedicated to the propagation of nuclear data covariances, all the way to fuel cycle scenario observables. Such platform, based on in-house codes developed at SCK•CEN in Belgium, both
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::058564f2cea20a86055ffa5e3e5ef33c
https://doi.org/10.1051/epjconf/202124713007
https://doi.org/10.1051/epjconf/202124713007
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zhu, Ting
The goal of the present PhD research is to establish a methodology of nuclear data uncertainty quantification (NDUQ) for MCNPX, the continuous-energy Monte-Carlo (M-C) code. The high fidelity (continuous-energy treatment and flexible geometry modelli
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5706fb34c79989ba49fc2ce92d441dc4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.