A fatigue damage caused by cyclic load is considered as one of the important failure mechanisms that threaten the integrity of structures and components in a nuclear power plant. In ASME code section III NB, the fatigue analysis procedure and standard S-N curves for the class 1 components are described and these criteria should be met at the design step of components. As the current ASME S-N curves are based on the very conservative assumptions such as a local stress concentration effect, immoderate transient frequencies and a constant Young's modulus, however, they can not precisely address the fatigue behavior of components. In order to find out the technical solution for these problems, a number of researches and discussion have been carried out continuously at home and abroad over the decades. In this study, detailed fatigue analyses for DVI nozzle with various mesh density of finite elements were performed to evaluate effect of stress concentration factors on the fatigue analysis procedure and the excessive conservatism of stress concentration factors are confirmed through the analysis results.
This study aims to find the safe vent area to prevent a destruction of building by gas explosion in a building. Explosion vessel which used in this experiment is 1/5 scale down model of simple livingroom and its dimension is 100cm in length 60cm in width and 45cm in height. Liquified petroleum gas(LPG) was injected to the vessel to the concentration of 4.5vol%, and injection rate were varied in 1L/min or 4L/min. Gas mixture was ignited by the 10kV electric spark. For analysis the characteristics of vented explosion pressure according to the vent size and vent shape, its size and shape were varied. From the experiment, it was found that explosion pressure in the vented explosion :in affected by the gas injection rate, vent area and vent shape. And the vent area to volume ratio(S/V) to prevent the building destruction by explosion pressure, it is recommended that the design of vent area happened by the explosion should be above 1/500cm in S/V. And if the vent area has complicate structure in same area, vented explosion pressure will be higher than a single vent, and possibility of building destruction will increase. Therefore to effectively vent the explosion pressure for protect a building and residents from the gas explosion hazards, the same vent area should have a singular and constant shape in the cross-sectional area of the vessel.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.12
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pp.1372-1378
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2011
The smart air condition system is superior to conventional air condition system in the aspect of control accuracy, environmental preservation and it is foundation for intelligent vehicle such as electric vehicle, fuel cell vehicle. In this paper, failure analyses of smart air condition system will be performed and then sensor fusion technique will be proposed for fail safety of smart air condition system. A sensor fusion logic of air condition system by using CO sensor, $CO_2$ sensor and VOC, $NO_x$ sensor will be developed and simulated by fault injection simulation. The fusion technology of smart air condition system is generated in an experiment and a performance analysis is conducted with fusion algorithms. The proposed algorithm adds the error characteristic of each sensor as a conditional probability value, and ensures greater accuracy by performing the track fusion with the sensors with the most reliable performance.
Effects of swainsonine (SW;8${\alpha}$, ${\beta}$-indolizidine-${\alpha}$, $2{\alpha}$8-triol from Locoweed) on the humoral immune responses of lipopolysaccharide (LPS) wer studied in ICR mice. Mice were divided into 4 groups (10 mice/group), and LPS was given to each mouse 1 hr after i.p. injection with 3.7 mg/kg of swainsonine, by i.p. injection twice a week for 14 days at a dose of 2 mg/kg. Humoral immune responses were evaluated by hemagglutination (HA) titer and splenic plaque forming cells (PFC). The results of this study were summarized as follows: Mice administrated each of LPS and SW showed significant enhancement of the weight ratios of spleen to body, HA titer, 2-mercaptoethanol-resistant HA(MER-HA) titer and PFC compared with those in controls. However, the LPS plus SW treatment decreased HA titer, MER-HA titer and PFC corresponding to humoral immunity, as compared with those in the mice treated with LPS alone. These findings indicated that LPS significantly enhanced humoral immune responses, but their enhancement effects were lowered somewhat by SW.
Effects of swainsonine (SW: 8${\alpha}$, ${\beta}$-indolizidine-1alpha, 2${\alpha}$, 8${\beta}$-triol from Locoweed) on the cellular and nonspecific immune responses of lipopolysaccharide (LPS) wer e studied in ICR mice. Mice were divided into 4 groups (10mice/group), and LPS was given to each mouse 1 hr after i.p. injection with 3.7mg/kg of SW by i.p. injection twice a week for 14 days at a dose of 2mg/kg. Immune responses of the delayed-type hypersensitivity response (DTH) to sheep red blood cells (s-RBC), phagocytic activity and natural killer (NK) cell activity were evaluated. LPS treatment didn`t affect NK cell activity, phagocytic activity, DTH to s-RBC compared with those in controls, and phagocytic activity of sareoma 180 tumor bearing mice. However, circulating leukocytes were significantly decreased. Combinaton of LPS and SW increased circulating leukocytes significantly compared vath that in LPS alone, and DTH to s-RBC, NK cell activity and phagocytic activities of normal and sarcoma tumor bearing mice were not affected. These findings indicate that SW didn`t affected the cellular immune responses suppressed by LPS but significantly increased circulating leukocytes.
Kim, Min Gi;Wisudhaputra, Adnan;Lee, Jong-Hyuk;Kim, Kyungdoo;Park, Hyun-Sik;Jeong, Jae Jun
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.5
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pp.1890-1901
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2022
We have assessed the applicability of the thermal-hydraulic system analysis code, SPACE, to a small modular reactor called SMART. For the assessment, the experimental data from a scale-down integral-test facility, SMART-ITL, were used. It was conformed that the SPACE code unrealistically calculates the safety injection flow rate through the CMT and SIT during a small-break loss-of-coolant experiment. This unrealistic behavior was due to the overprediction of interfacial heat transfer at the steam-water interface in a vertically stratified flow in the tanks. In this study, a special thermal-hydraulic component model has been developed to realistically calculate the interfacial heat transfer when a strong non-equilibrium two-phase flow is formed in the CMT or SIT. Additionally, we developed a special heat structure model, which analytically calculates the heat transfer from the hot steam to the cold tank wall. The combination of two models for the tank are called the special component model. We assessed it using the SMART-ITL passive safety injection system (PSIS) test data. The results showed that the special component model well predicts the transient behaviors of the CMT and SIT.
Jo, Hye Seon;Koo, Young Do;Park, Ji Hun;Oh, Sang Won;Kim, Chang-Hwoi;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.12
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pp.4014-4021
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2021
If safety injection systems (SISs) do not work in the event of a loss-of-coolant accident (LOCA), the accident can progress to a severe accident in which the reactor core is exposed and the reactor vessel fails. Therefore, it is considered that a technology that provides recoverable maximum time for SIS actuation is necessary to prevent this progression. In this study, the corresponding time was defined as the golden time. To achieve the objective of accurately predicting the golden time, the prediction was performed using the deep fuzzy neural network (DFNN) with rule-dropout. The DFNN with rule-dropout has an architecture in which many of the fuzzy neural networks (FNNs) are connected and is a method in which the fuzzy rule numbers, which are directly related to the number of nodes in the FNN that affect inference performance, are properly adjusted by a genetic algorithm. The golden time prediction performance of the DFNN model with rule-dropout was better than that of the support vector regression model. By using the prediction result through the proposed DFNN with rule-dropout, it is expected to prevent the aggravation of the accidents by providing the maximum remaining time for SIS recovery, which failed in the LOCA situation.
Hossam H. Abdellatif;Palash K. Bhowmik;David Arcilesi;Piyush Sabharwall
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.6
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pp.2375-2387
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2024
The passive safety systems (PSSs) within water-cooled reactors are meticulously engineered to function autonomously, requiring no external power source or manual intervention. They depend exclusively on inherent natural forces and the fundamental principles of reactor physics, such as gravity, natural convection, and phase changes, to manage, alleviate, and avert the release of radioactive materials into the environment during accident scenarios like a loss-of-coolant accident (LOCA). PSSs are already integrated into such operating commercial reactors as the Advanced Pressurized Reactor-1000 MWe (AP1000) and the Water-Water Energetic Reactor-1200 MWe (WWER-1200) are adopted in most of the upcoming small modular reactor (SMR) designs. Examples of water-cooled SMR PSSs are the passive emergency core-cooling system (ECCS), passive containment cooling system (PCCS), and passive decay-heat removal system, the designs of which vary based on reactor system-design requirements. However, understanding the accident-event progression and phases of a LOCA is pivotal for adopting a specific PSS for a new SMR design. This study covers the accident-event progression for direct vessel injection (DVI) small-break loss-of-coolant accident (SB-LOCA), associated physics phenomena, knowledge gaps, and important figures of merit (FOMs) that may need to be evaluated and assessed to validate thermal-hydraulics models with an available experimental dataset to support new SMR design and development.
The function estimation characteristics of neural networks can be used for sensor signal validation of a system. In case of applying the neural networks to signal validation, it is a important problem that the redundant sensor signals used as a input signal of neural networks should be validated. In this paper, we simplify the conventional parity space method in order to input the validated signal to the neural networks and also propose the sensor signal validation method, which estimates the reliable sensor output combining neural networks with the simplified parity space method. The acceptability of the proposed signal validation method is demonstrated by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants.
The sensor signal validation and failure detection system must be able to detect, isolate, and identify sensor degradation as well as provide a reconstruction of the measurements. In this study, this is accomplished by combining the neural network, the Generalized Consistency Checking(GCC), and the Sequential Probability Ratio Test(SPRT) method in a decision estimator module. The GCC method is a computationally efficient system for redundant sensors, while the SPRT provides the ability to make decisions based on the degradation history of a sensor. The methodology is also extended to the detection of noise degradation. The acceptability of the proposed method is demonstration by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants. The results show that the signal validation and sensor failure detection system is able to detect and isolate a bias failure and noise type failures under transient conditions. And also, the system is able to provide the validated signal by reconstructing the measurement signals in the failure conditions considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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