Since pipes with wall-thinning defects can collapse at fluid pressure that are lower than expected, the collapse moment of wall-thinned pipes should be determined accurately for the safety of nuclear power plants. Wall-thinning defects, which are mostly found in pipe bends and elbows, are mainly caused by flow-accelerated corrosion. This lowers the failure pressure, load-carrying capacity, deformation ability, and fatigue resistance of pipe bends and elbows. This paper offers a support vector regression (SVR) model further enhanced with a fuzzy algorithm for calculation of the collapse moment and for evaluating the integrity of wall-thinned piping systems. The fuzzy support vector regression (FSVR) model is applied to numerical data obtained from finite element analyses of piping systems with wall-thinning defects. In this paper, three FSVR models are developed, respectively, for three data sets divided into extrados, intrados, and crown defects corresponding to three different defect locations. It is known that FSVR models are sufficiently accurate for an integrity evaluation of piping systems from laser or ultrasonic measurements of wall-thinning defects.
The pipe bends and elbows in nuclear power plants (NPPs) are vulnerable to degradation mechanisms and can cause wall-thinning defects. As it is difficult to detect both the defects generated inside the wall-thinned pipes and the preliminary signs, the wall-thinning defects should be accurately estimated to maintain the integrity of NPPs. This paper proposes a deep fuzzy neural network (DFNN) method and estimates the collapse moment of wall-thinned pipe bends and elbows. The proposed model has a simplified structure in which the fuzzy neural network module is repeatedly connected, and it is optimized using the least squares method and genetic algorithm. Numerical data obtained through simulations on the pipe bends and elbows with extrados, intrados, and crown defects were applied to the DFNN model to estimate the collapse moment. The acquired databases were divided into training, optimization, and test datasets and used to train and verify the estimation model. Consequently, the relative root mean square (RMS) errors of the estimated collapse moment at all the defect locations were within 0.25% for the test data. Such a low RMS error indicates that the DFNN model is accurate in estimating the collapse moment for wall-thinned pipe bends and elbows.
Circular Bragg gratings(CBGs) canbe incorporated in most of the semiconductor laser devices because of the frequency-selective property applicable as an optical narrowband-pass filter in DWDM optical communications. In this paper, the optical filtering characteristics of CBGs are evaluated by a novel and simple analytic modal transmission-line theory(MTLT), which is based on Floquet-Babinet's principle. The numerical results reveal that this method offers a simple and convenient algorithm to analyze the filtering characteristics of CBGs as well as is extended conveniently to evaluate the guiding problems of circular multi-layered periodic structures.
A general formulation of the long cylinder tolerance design for the joint structure is here presented. The aim of this paper is to calculate the tolerance of joint by defining tolerance as a kind of uncertainty and to obtain the robustness of the joint structure. It is formulated on the bases of the minimum sensitivity theorem. The objective function is the tolerance sensitivity for the Von-Mises stress. It also took into full account the stress, displacement and weight constraints. PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu-Arora) algorithm is used to solve the constrained nonlinear optimization problem. The finite element analysis is performed with CST(Constant-Strain-Triangle) axisymmetric element. Sensitivities for design variables are calculated by the direct differentiation method. The numerical result is presented for the cylindrical structure where the joint tolerance is treated as random variables.
In this paper, an unsteady analytical model for the thermal stratification in the pressurizer surge line of PWR plant has been proposed to investigate the temperature profile, flow characteristics, and thermal stress in the pipe. In this model, the interface level, between hot and cold fluid, is assumed to be a function of time while the other models had developed for time independent or steady state. The dimensionless governing equations are solved by using a SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) algorithm. The analysis result for an example shows that the maximum dimensionless temperature difference is about 0.78 between hot and cold sections of pipe wall and the maximum thermal stress by thermal stratification is calculated about 276 MPa at the dimensionless time 27.0 under given conditions.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.57
no.4
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pp.198-206
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2020
In this study, the dynamic structural behavior of pressure vessels due to pressure pulse initiated by implosion of neighbouring airbacked equipments including Unmanned Underwater Vehicles (UUV), sensor system, and so on were dealt with for the structural design and safety assessment of pressure hulls of submarine. The dynamic buckling and collapse responses of pressure vessel in deep sea were investigated considering the effects of initial hydrostatic pressure and fluid-structure interactions. The governing equations for circular cylindrical shells were formulated theoretically assuming a relatively simple displacement fields and the derived nonlinear simultaneous ordinary differential equations were analysed by developed numerical solution algorithm. Finally, the introduced safety assessment procedures for the dynamic buckling behaviors of pressure hulls due to implosion pressure pulse were validated by comparing the theoretical analysis results with those of experiments for examples of simple cylinders.
Saraiva, Erlandson Ferreira;Suzuki, Adriano Kamimura;Milan, Luis Aparecido
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.6
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pp.627-640
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2017
A common interest in gene expression data analysis is to identify genes that present significant changes in expression levels among biological experimental conditions. In this paper, we develop a Bayesian approach to make a gene-by-gene comparison in the case with a control and more than one treatment experimental condition. The proposed approach is within a Bayesian framework with a Dirichlet process prior. The comparison procedure is based on a model selection procedure developed using the discreteness of the Dirichlet process and its representation via Polya urn scheme. The posterior probabilities for models considered are calculated using a Gibbs sampling algorithm. A numerical simulation study is conducted to understand and compare the performance of the proposed method in relation to usual methods based on analysis of variance (ANOVA) followed by a Tukey test. The comparison among methods is made in terms of a true positive rate and false discovery rate. We find that proposed method outperforms the other methods based on ANOVA followed by a Tukey test. We also apply the methodologies to a publicly available data set on Plasmodium falciparum protein.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.375-388
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2004
As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for these backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, the 3PLs should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since this network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic based on Lagrangean relaxation and apply it to numerical examples to test the validity of proposed heuristic.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.36
no.1
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pp.95-102
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1994
Since parameters influencing the indoor environment of livestock building interrelate so complicatedly, it is of great difficulty to identify the exact cause of environmental problems in a livestock building. Therefore, the approaches for the problem solving based on experience not numerical calculation will be helpful to the management of livestock building This study was attempt to develop the decision supporting system to diagnose environmen- tal problems in a livestock building based on an expert system and a neural network. HClips$^3$), attaching the Hangeul user interface to Clips which is known as a powerful shell for develop- ing expert system, was used. The multilayer perceptron consisting of 4 layers including back propagation learning algorithm was adpoted, which was rapidly converged within the allowable range at 50,000 learning sweeps. The expert system and neural network seemed to work well for this specific application, providing proper suggestions for some environmental problems: particularly, the neural net- work trained by an environmental problem and its corresponding answer with certainty factor, produced the same results as those by expert system.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.4
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pp.85-98
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2002
The purpose of this study is to develop a land use planning model (LUPM) which can be applied to development of rural villages considering their spatial expansion. The LUPM finds out and allocates the new built site required for the improvement of existing villages. in the development of LUPM, CA (cellular automata) and land suitability analysis methods were applied combinedly. The model uses basically numerical data of CIS based on grid data. Agglomerated settlement, as a type of village for simulation, was adopted. Probability of land use change for optimizing development area was calculated by the six criteria: slope. drainage characteristic, direction of slope, as absolute suitability of grid itself, distance from road. distance from stream and distance from the village center, as relative probability by neighborhood cells. Weighting values of these criteria were quantified by AHP (analytic hierarchy process) method, which is one of MCE(multi-criteria evaluation) method. The algorithm of the model was verified by three example villages: an isolation village, a village with horizontal road, and a village with nodal point of cross road
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[게시일 2004년 10월 1일]
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