Fennovoima's nuclear power plant, Hanhikivi 1, $Pyh{\ddot{a}}joki$, Finland, is currently in design phase, and its construction is scheduled to begin in 2018 and electricity production in 2024. The objective of this paper is to produce a preliminary list of safety-significant external event combinations including preliminary probability estimates, to be used in the probabilistic risk assessment of Hanhikivi 1 plant. Starting from the list of relevant single events, the relevant event combinations are identified based on seasonal variation, preconditions related to different events, and dependencies (fundamental and cascade type) between events. Using this method yields 30 relevant event combinations of two events for the Hanhikivi site. The preliminary probability of each combination is evaluated, and event combinations with extremely low probability are excluded from further analysis. Event combinations of three or more events are identified by adding possible events to the remaining combinations of two events. Finally, 10 relevant combinations of two events and three relevant combinations of three events remain. The results shall be considered preliminary and will be updated after evaluating more detailed effects of different events on plant safety.
Park, Jae-Yong;Lim, Min-Kyu;Oh, Young-Kyu;Park, Jae-Yong;Han, Seog-Young
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.2
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pp.224-229
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2010
This paper presents a reliability-based topology optimization (RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization (BESO). An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation. Deterministic topology optimization (DTO) is obtained without considering of uncertainties related to the uncertainty parameters. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it has the probabilistic constraints. In this paper, the reliability index approach (RIA) is adopted to evaluate the probabilistic constraint. RBTO based on BESO starting from various design domains produces a similar optimal topology each other. Numerical examples are presented to compare the DTO with the RBTO.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2010.05a
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pp.60-65
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2010
Language learning involves linguistic environments around the learner. So the variation in training input to which the learner is exposed has been linked to their language learning. We explore how linguistic experiences can cause differences in learning linguistic structural features, as investigate in a probabilistic graphical model. We manipulate the amounts of training input, composed of natural linguistic data from animation videos for children, from holistic (one-word expression) to compositional (two- to six-word one) gradually. The recognition and generation of sentences are a "probabilistic" constraint satisfaction process which is based on massively parallel DNA chemistry. Random sentence generation tasks succeed when networks begin with limited sentential lengths and vocabulary sizes and gradually expand with larger ones, like children's cognitive development in learning. This model supports the suggestion that variations in early linguistic environments with developmental steps may be useful for facilitating language acquisition.
This paper proposes an informational approach to the dative alternation in English following up on the Stochastic Optimality- Theoretic (OT) model by Bresnan and Nikitina (2003). While Bresnan and Nikitina's stochastic OT model resolves the crucial problem of 'gradience' unavoidably implicated in variation phenomena by applying the notion of probability to linguistic problems, it fails to account for the details of the unusually alternating examples, which normally would not alternate. More importantly, it fails to capture the focus effect involved in the alternation. This paper has worked out all the problematic examples by modifying the Bresnan and Nikitina model. This new account captures not only the unusual behavior of the less-alternating verbs and idioms but also the special focus effect of the common alternating verbs.
Kim, Joo-Hyung;Jung, Sang-Hwa;Kim, Tae-Sang;Lee, Kwang-Myoung
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.04a
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pp.541-544
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2008
Recently, a variety of researches has been carried out to estimate the reliability-based analysis and design method of concrete structures and is attracted by probabilistic-based durability analysis/method of concrete structures subjected to chloride containing environment using MCS (Monte Carlo Simulation). Probabilistic-based durability analysis/method was proposed by lots of researches, but there is the lack of data for degradation factors for the calculation of probability distribution. The reliability based durability analysis method represents that the service life and reliability index varies with the probability distribution and coefficient of variation of each factor. Therefore, in this paper, the importance of experiment data for the degradation factors is confirmed and the study of reliability index in RC structures under chloride attack environments is performed considering the variation coefficient of degradation factors.
Tumay, Mehmet T.;Abu-Farsakh, Murad Y.;Zhang, Zhongjie
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.1466-1483
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2008
This paper discusses the development of an up-to-date computerized CPT (Cone Penetration Test) based soil engineering classification system to provide geotechnical engineers with a handy tool for their daily design activities. Five CPT soil engineering classification systems are incorporated in this effort. They include the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods, both developed by Zhang and Tumay, the Schmertmann, the Douglas and Olsen, and the Robertson et al. methods. In the probabilistic region estimation method, a conformal transformation is used to determine the soil classification index, U, from CPT cone tip resistance and friction ratio. A statistical correlation is established between U and the compositional soil type given by the Unified Soil Classification System (USCS). The soil classification index, U, provides a soil profile over depth with the probability of belonging to different soil types, which more realistically and continuously reflects the in-situ soil characterization, which includes the spatial variation of soil types. The CPT fuzzy classification on the other hand emphasizes the certainty of soil behavior. The advantage of combining these two classification methods is realized through implementing them into visual basic software with three other CPT soil classification methods for friendly use by geotechnical engineers. Three sites in Louisiana were selected for this study. For each site, CPT tests and the corresponding soil boring results were correlated. The soil classification results obtained using the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods are cross-correlated with conventional soil classification from borings logs and three other established CPT soil classification methods.
The well-timed water management is required to reduce drought damages. It is also necessary to induce residents in drought-affected areas to save water. Information on future storage is important in managing water resources based on the current and future states of drought. This study employed a kernel function to develop a probabilistic model for predicting dam storage considering inflow uncertainty. This study also investigated the application of the proposed probabilistic model during the extreme drought. This model can predict a probability of temporal variation of storage. Moreover, the model can be used to make a long-term plan since it can identify a temporal change of storage and estimate a required reserving volume of water to achieve the target storage.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.22
no.1
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pp.32-39
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2018
Repairing timing and the extended service life with repairing are very important for cost estimation during operation. Conventionally used model for repair cost shows a step-shaped cost elevation without consideration of variability of extended service life due to repairing. In the work, RC(Reinforced Concrete) Column is considered for probabilistic evaluation of repairing number and cost. Two mix proportions are prepared and chloride behavior is evaluated with quantitative exterior conditions. The repairing frequency and cost are investigated with varying service life and the extended service life with repairing which were derived from the chloride behavior analysis. The effect of COV(Coefficient of Variation) on repairing frequency is small but the 1st repairing timing is shown to be major parameter. The probabilistic model for repairing cost is capable of reducing the number of repairing with changing the intended service life unlike deterministic model of repairing cost since it can provide continuous repair cost with time.
The area of this study will cover the location-wise seismic response variation of an electrical cabinet in nuclear power point (NPP) based on classical reliability analysis. The location-based seismic ground motion (GM) selection is carried out with the help of probabilistic seismic hazard analysis using PSHRisktool, where the variation of reliability analysis can be understood from the relation between the reliability index and intensity measure. Two different approaches such as the first-order second moment method (FOSM) and Monte Carlo Simulation (MCS) are helped to evaluate and compare the reliability assessment of the cabinet. The cabinet is modeled with material uncertainty utilizing Steel01 as the material model and the fiber section modeling approach is considered to characterize the section's nonlinear reaction behavior. To verify the modal frequency, this study compares the FEM result with recorded data using Least-Squares Complex Exponential (LSCE) method from the impact hammer test. In spite of a few investigations, the main novelty of this study is to introduce the reader to check and compare the seismic reliability assessment variation in different seismic locations and for different earthquake levels. Alongside, the betterment can be found by comparing the result between two considered reliability estimation methods.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1991.10a
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pp.29-32
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1991
It is well known that the fatigue damage process in composite materials is very complicated due to complex failure mechanisms that comprise debounding, matrix cracking, delamination and fiber splitting of laminates. Therefore, the residual strength, instead of a single dominant crack length, is chosen to describe the criticality of the damage accumulated in the sublaminate. In this study, two models for residual strength degradation established by Yang-Liu and Tanimoto-Ishikawa that are capable of predicting the statistical distribution of both fatigue life and residual strength have been investigated and compared. Statistical methodologies for fatigue life prediction of composite materials have frequently been adopted. However, these are usually based on a simplified probabilistic approach considering only the variation of fatigue test data. The main object of this work is to propose a fatigue reliability analysis model which accounts for the effect of all sources of variation such as fabrication and workmanship, error in the fatigue model, load itself, etc. The proposed model is examined using the previous experimental data of GFRP and it is shown that it can be practically applied for fatigue problems in composite materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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