Monte Carlo (MC) simulations are increasingly being used as an alternative or supplement to the gamma spectrometric method in determining the full energy peak efficiency (FEPE) necessary for radionuclide identification and quantification. The MC method is more advantageous than the experimental method in terms of both cost and time. Experimental calibration with standard sources is difficult, especially for specimens with unusually shaped geometries. However, with MC, efficiency values can be obtained by modeling the geometry as desired without using any calibration source. Modeling the detector with the correct parameters is critical in the MC method. These parameters given to the user by the manufacturer are especially the dimensions of the crystal and its front edge, the thickness of the dead layer, dimensions, and materials of the detector components. This study aimed to investigate the effect of the front edge geometry of the detector crystal on efficiency, so the effect of rounded and sharp modeled front edges on the FEPE was investigated for <300 keV with three different HPGe detectors in point and volume source geometries using PHITS MC code. All results showed that the crystal should be modeled as a rounded edge, especially for gamma-ray energies below 100 keV.
한국결정성장학회 1999년도 PROCEEDINGS OF 99 INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE KACG AND 6TH KOREA·JAPAN EMG SYMPOSIUM (ELECTRONIC MATERIALS GROWTH SYMPOSIUM), HANYANG UNIVERSITY, SEOUL, 06월 09일 JUNE 1999
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pp.69-80
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1999
Computer simulations have played a central role in the development of out understanding of the atomic scale processes involved in crystal growth. The assumptions underlying computer modeling will be discussed and out recent work on modeling of the kinetic formation of thermodynamically unstable phases in alloys or mixtures will be reviewed. Our Monte Carlo computer simulations have reproduced the experimental results on the rapid recrystallization of laser-melted doped silicon. An analytical model for this phenomenon has been developed, and its applicability to other materials will be discussed.
Computer simulations have played a central role in the development of our understanding of the atomic scale processes involved in crystal growth. The assumptions underlying computer modeling will be discussed and our recent work on modeling of the kinetic formation of thermodynamically unstable phases in alloys or mixtures will be reviewed. Our Monte Carlo computer simulations have reproduced the experimental results on the rapid recrystallization of laser-melted doped silicon. An analytical model for this phenomenon has been developed, and its applicability to other materials will be discussed.
Chloride ingress is a common cause of deterioration of reinforced concrete located in coastal zone. Modeling the chloride ingress is an important basis for designing reinforced concrete structures and for assessing the reliability of an existing structure. The modeling is also needed for predicting the deterioration of a reinforced structure. The existing deterministic solution for prediction model of corrosion initiation cannot reflect uncertainties which input variables have. This paper presents an approach to the fuzzy arithmetic based modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models of chloride penetration into concrete and corrosion of steel reinforcement, as well as the uncertainties in the governing parameters, including concrete diffusivity, concrete cover depth, surface chloride concentration and critical chloride level for corrosion initiation. There are a lot of prediction model for predicting the time of reinforcement corrosion of structures exposed to chloride-induced corrosion environment. In this work, RILEM model formula and Crank's solution of Fick's second law of diffusion is used. The parameters of the models are regarded as fuzzy numbers with proper membership function adapted to statistical data of the governing parameters instead of random variables of probabilistic modeling of Monte Carlo Simulation and the fuzziness of the time to corrosion initiation is determined by the fuzzy arithmetic of interval arithmetic and extension principle. An analysis is implemented by comparing deterministic calculation with fuzzy arithmetic for above two prediction models.
MCNP를 이용한 밀도검층에 대한 수치모델링을 수행하였고, 인공 모형 시추공에 대한 교정곡선과의 비교를 통하여 MCNP 수치모델링의 신뢰성을 검토하였다. 이를 바탕으로 케이싱의 유무와 종류, 공내수의 유무, 존데와 공벽과의 거리 변화 등 국내 물리검층 자료 취득 현장에서 쉽게 접하는 3인치 시추공 환경에 대한 밀도검층 수치모델링을 수행하였다. 수치모델링 결과는 케이싱과 공내수의 영향을 정량적으로 반영하고 있으며 공벽으로부터의 간격 변화에 따른 일정한 양상을 보여준다. 본 연구를 통하여 MCNP를 이용한 수치모델링의 적용성을 파악할 수 있었으며 이를 활용하여 효과적인 검층 보정이 가능할 것으로 판단된다.
The volumetric solar receiver is a key element of solar power plants using air. The solar flux distribution inside the receiver should be a priori known for its heat transfer modeling. Previous works have not considered characteristics of the solar flux although they change with radiative properties of receiver materials and receiver geometries. A numerical method, which is based on the Monte Carlo ray-tracing method, was developed in the current work. The solar flux distributions inside multi-channeled volumetric solar receivers were calculated when light is concentrated at the KIER solar furnace. It turned out that 99 percentage of the concentrated solar energy is absorbed within 15 mm charmel length for the charmel radius smaller than 1.5 mm. If the concentrated light is assumed to be diffuse, the absorbed solar energy at the charmel entrance region is overpredicted while the light penetrates more deeply into the charmel. The developed method will help understand the solar flux when only a part of concentrated light is of interest. Furthermore, if the presented results are applied for heat transfer modeling of multi-channeled volumetric solar receivers, one could examine effects of receiver charmel properties and shape on air temperature profiles.
Kim, Kil-Han;Ahn, Min-Su;Kang, Jung-Han;Yun, Il-Gu
ETRI Journal
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제28권2호
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pp.182-190
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2006
The circuit modeling of interdigitated capacitors fabricated by high-k low-temperature co-fired ceramic (LTCC) sheets was investigated. The s-parameters of each test structure were measured from 50 MHz to 10 GHz, and the modeling was performed using these measured sparameters up to the first resonant frequency. Each test structure was divided into appropriate building blocks. The equivalent circuit of each building block was composed based on the partial element equivalent circuit (PEEC) method. Modeling was executed to optimize the parameters in the equivalent circuit of each building block. The validity of the extracted parameters was verified by the predictive modeling for the test structures with different geometry. After that, Monte Carlo analysis and sensitivity analysis were performed based on the extracted parameters. The modeling methodology can allow a device designer to improve the yield and to save time and cost for the design and manufacturing of devices.
There is an inherent randomness for concrete microstructure even with the same manufacturing process. Meanwhile, the concrete material under the aqueous environment is usually not fully saturated by water. This study aimed to develop a stochastic micromechanical framework to investigate the probabilistic behavior of the unsaturated concrete from microscale level. The material is represented as a multiphase composite composed of the water, the pores and the intrinsic concrete (made up by the mortar, the coarse aggregates and their interfaces). The differential scheme based two-level micromechanical homogenization scheme is presented to quantitatively predict the concrete's effective properties. By modeling the volume fractions and properties of the constituents as stochastic, we extend the deterministic framework to stochastic to incorporate the material's inherent randomness. Monte Carlo simulations are adopted to reach the different order moments of the effective properties. A distribution-free method is employed to get the unbiased probability density function based on the maximum entropy principle. Numerical examples including limited experimental validations, comparisons with existing micromechanical models, commonly used probability density functions and the direct Monte Carlo simulations indicate that the proposed models provide an accurate and computationally efficient framework in characterizing the material's effective properties. Finally, the effects of the saturation degrees and the pore shapes on the concrete macroscopic probabilistic behaviors are investigated based on our proposed stochastic micromechanical framework.
컴퓨터 해석모델은 물리현상을 바탕으로 단순화된 모델을 구축하고 해를 구하는 유용한 도구이나, 많은 경우 단순화 가정 또는 입력변수 정보의 미비나 불확실성으로 인해 실제와 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 베이지안 확률이론을 이용하여 실측데이터를 통해 해석모델을 보정하는 방법을 소개하고 이를 파이로 작동기구의 탄소성 압착 문제에 적용한다. 파이로 작동기구는 고에너지의 재료를 원격으로 폭발시켜 작동하는 장치로 그 작동의 신속한 계산을 위해서 단순한 수학모델을 구축하고 실험데이터를 토대로 미지의 입력변수를 확률적으로 보정하였다. 이 때, 확률적 추정을 위해서는 현대적 계산통계기법의 하나인 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용하였으며, 최종적으로 그 결과를 압착거동해석에 활용하여 작동기구의 신뢰도를 평가하였다.
태양의 집광 열유속을 이해하는 것은 태양에너지를 이용하는 시스템의 해석과 설계에 중요하다. 본 연구는 우수한 유연성과 확장성을 가진 몬테카를로 광선추적법에 기반하면서 태양주연감광과 반사판 표면 기울기 에러를 고려하는 알고리듬 개발과 이를 통한 태양 열유속 해석에 초점을 맞추고 있다. 검증을 위해 한국에너지기술연구원 태양로에서 측정된 열유속과 비교했을 때, 모델링 결과가 측정 에러 범위인 10% 이내에서 잘 일치하였다. 개발된 모델을 통해 태양로의 집광 성능을 2 mrad 의 추적 정밀도에 최대로 도달 가능한 집광비가 4400 sun 으로 평가하였다. 열유속의 측정 위치에 따른 변화와 수광각에 따른 분포를 통해 화학반응기나 보조집광기 설계에 필요한 상세한 정보를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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