In order to perform leak-before-break design of nuclear piping systems and integrity evaluation of reactor vessels, full stress-strain curves and fracture resistance(J-R) curves are required. However it is time-consuming and expensive to obtain J-R curves experimentally. To resolve these problems, three different methods for predicting J-R curves from tensile data were proposed by the authors previously. The objective of this paper is to develop a computer program based on those J-R curve prediction methods. The program consists of two major parts ; the main program part for the J-R curve prediction and the database part. Several case studies were performed to verify the program, and it was shown that the predicted results were, in general, in good agreement with the experimental ones.
Byun, Thak-Sang;Bong Sang lee;Yoon, Ji-Hyun;Kuk, Il-Hiun;Hong, Jun-Hwa
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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pp.336-343
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1998
An iteration method has been developed for determining crack growth and fracture resistance cure (J-R curve) from the load versus load-line displacement record only. In this method, the hardening curve, the load versus displacement curve at a given crack length, is assumed to be a power-law function, where the exponent varies with the crack length. The exponent is determined by an iterative calculation method with the assumption that the exponent varies linearly with the load-line displacement. The proposed method was applied to the static J-R tests using compact tension(CT) specimens, a three-point bend (TPB) specimen, and a cracked round bar (CRB) specimen as well as it was applied to the quasi-dynamic J-R tests using CT specimens. The J-R curves determined by the proposed method were compared with those obtained by the conventional testing methodologies. The results showed that the J-R curves could be determined directly by the proposed iteration method with sufficient accuracy in the specimens from SA508, SA533, and SA516 pressure vessel steels and SA312 Type 347 stainless steel.
For integrity evaluation of cracked or damaged structures, fracture toughness test results in ASTM are widely used. The fracture toughness values of the structures are used as an effective design criterion in nuclear plants and aircraft structures. Sometimes the difference of P-$\delta$ curve trend during the unloading /reloading cycle in the fracture toughness test using partial unloading compliance was observed. The phenomenon as a possible source of error in determining fracture toughness may be caused by the residual stress during unloading work-hardening and bucking of a specimen. Therefore, we evaluate the effect of bucking and compressive residual stress during the K-R and J-R testing using a finite element method.
In this paper we proposed to develop the reliability growth planning for the One-shot system using the PM2-Discrete model. The PM2-Discrete is the methodology specifically developed for discrete systems and is the first quantitative method available for formulating detailed plans in the discrete usage domain. First, the parameters RG, RI, T, MS and d of the PM2-Discrete model are set. Second, the case analysis was performed on One-shot system A. Third, the input parameter values were applied to drive the R(t) equation. Finally, using RGA 11 Software, the reliability Growth Planning Curve of One-shot system A was constructed. Also, the sensitivity analyses are performed for the changes of model parameters. The results of this study can be usefully used in establishing the reliability growth planning curve of the One-shot system.
Clinically, the curve of Spee is widely applied as a determined level of the occlusal curvature when the oral rehabilitation and the reconstruction of the prosthesis is needed at the malalignment dentition due to the missing, extrusion, and the inclination of the teeth. The purpose of this study was to analyze the curve of Spee of the occlusal curvature which influences to the occlusal form and the location three dimensionally, and then was to measure the radius and the degree of curvature of the curve of Spee and also was to investigate the influence to the cuspal inclination according to the change of the inclination of the curve of Spee which was analyzed by AutoCAD R.13 program at the gnathological cast and the cephalometric radiograph. The following results were obtained : 1. The radius of the curve of Spee was the mean of $11.74{\pm}3.64cm$ in the model, $12.75{\pm}4.63cm$ in the radiograph and there was no significant difference statistically between the model and the radiograph(P>0.001). 2. The radius and the degree of curvature of the curve of Spee showed negative correlation(r=-0.80), while the radius and the degree of curvature of the curve of Spee in relation to the length of the curve of Spee did not show correlation. 3. The case of the curve of Spee inclined to the posterior, that is. $Post.M{\theta}$ group showed the mean of $4.73{\pm}3.64$, positive correlation to the P2m, M1mm, M1dm, M2dm, and especially the greatest correlation coefficient to the mesial inclination angle of the mesio-buccal cusp tip of the first molar(r=0.70). 4. The case of the curve of Spee inclined to the anterior, that is, $Ant.M{\theta}$ group showed the mean of $3.28{\pm}3.59$, positive correlation to the P2m, M1mm, and also the greatest correlation coefficient to the mesial inclination angle of the mesio-buccal cusp tip of the first molar(r=0.78
Curve squealing of inter-city railway vehicle is a noise with high acoustic pressure and rather narrow frequency spectra. This noise turns out to be very annoying for the people living in the neighborhood of locations and the passenger in railway vehicle where this phenomenon occurs. Squealing is caused by a self-exited stick-slip oscillation in the wheel-rail contact. Curve squeal noise of railway vehicles that passed by a factor of the speed limit, so to overcome in order to improve running performance is one of the largest technology. In the present paper, characteristic of squeal noise behavior at the Hanvit-200 tilting train test-site. Curve squealing of railway wheels/rail contact occurs in R400~ R800 curves with a frequency range of about 4~11 kHz. If the curve is less than the radius of wheel frail contact due to |left-right| noise level difference (dBA) shows a significant effect of squeal noise were more likely.
The R-curve for in situ-toughened SiC-30 wt% TiC composites was estimated by the indentation-strength method and compared to that of monolithic SiC with toughened microstructure. Both materials exhibited rising R-curve behavior. The SiC-TiC composites, however, displayed better damage tolerance and higher resistance to crack growth. Total volume fractions of SiC key grains, which take part in toughening mechanisms such as crack bridging and crack deflection, were 0.607 for monolithic SiC ceramics and 0.614 for SiC-TiC composites. From the microstructural characterization and the residual stress calculation, it was inferred that this superior performance of SiC-TiC composites can be attributed to stress-induced microcracking at heterophase (SiC/TiC) boundaries and some contribution from carck deflection by TiC grains.
Sheet metal formability can be defined as the ability of metal to deform without necking or fracture into desired shape. Every sheet metal can be deformed without failure only up to a certain limit, which is normally known as forming limit curve(FLC). In this paper, the dome stretching tests and tensile tests have been performed to obtain forming limit curve of aluminum alloy. During the experiment, failure strain is measured using digital image correlation(DIC) method. DIC method is a whole-field measurement technique that acquires surface displacements and strains from images information which characterized a random speckle as intensity grey levels. Recently years, this DIC method is being developed and used increasingly in various research. DIC results demonstrated the usefulness and ability to determine a strain.
This work demonstrated the application of an artificial neural network model for predicting the Jominy hardness curve by considering 13 alloying elements in low alloy steels. End-quench Jominy tests were carried out according to ASTM A255 standard method for 1197 samples. The hardness values of Jominy sample were measured at different points from the quenched end. The developed artificial neural network model predicted the Jominy curve with high accuracy ($R^2=0.9969$ for training and $R^2=0.9956$ for verification). In addition, the model was used to investigate the average sensitivity of input variables to hardness change.
본 논문은 환경쿠즈네츠곡선가설에 기반을 두고, 경제개발 수준과 기술혁신수준이 다른 전세계 88개 국가에 대한 패널데이터를 이용하여, 기술혁신이 이산화탄소배출량 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 기술혁신이 온실가스배출량에 직접적으로 미치는 효과와 소득수준을 변화시켜 온실가스배출량에 미치는 간접적 효과를 종합해본 결과, 비록 미세하지만 기술혁신은 결과적으로 온실가스배출량을 증가시키는 것으로 나타났다. 그러나 패널데이터 모형은 각 '시점 내'에서 변수 간 효과를 분석하는 정태적 모형이라는 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서 채용한 Panel VAR(Panel Vector Auto Regression)모형에서는 기술혁신수준이 시차를 두고 온실가스 배출량에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 분석 결과 기술혁신(R&D 투자)과 같은 외생적 충격(Shock)이 일인당 온실가스 배출량 감축에 3년 정도의 시차를 두고 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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