Khan, Muhammad Isa;Rehman, Jalil ur;Afzal, Muhammad;Chow, James C.L.
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3816-3823
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2022
This work analyzed the dosimetric difference between the intensity modulated radiotherapy (IMRT), partial/single/double-arc volumetric modulated arc therapy (PA/SA/DA-VMAT) techniques in treatment planning for treating more than one target of lung cancer at different isocenters. IMRT and VMAT plans at different isocenters were created systematically using a Harold heterogeneous lung phantom. The conformity index (CI), homogeneity index (HI), gradient index (GI), dose-volume histogram and mean and maximum dose of the PTV were calculated and analyzed. Furthermore, the dose-volume histogram and mean and maximum doses of the OARs such as right lung, contralateral lung and non GTV were determined from the plans. The IMRT plans showed the superior target dose coverage, higher mean and maximum values than other VMAT techniques. PA-VMAT technique shows more lung sparing and DA-VMAT increases the V5/10/20 values of contralateral lung than other VMAT and IMRT techniques. The IMRT technique achieves highly conformal dose distribution to the target than other VMAT techniques. Comparing to the IMRT plans, the higher V5/10/20 and mean lung dose were observed in the contralateral lung in the DA-VMAT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.2882-2903
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2022
Image super-resolution (SR) processing is of great value in the fields of digital image processing, intelligent security, film and television production and so on. This paper proposed a densely connected deep learning network based on cascade architecture, which can be used to solve the problem of super-resolution in the field of image quality enhancement. We proposed a more efficient residual scaling dense block (RSDB) and the multi-channel cascade architecture to realize more efficient feature reuse. Also we proposed a hybrid loss function based on L1 error and L∞ error to achieve better L∞ error performance. The experimental results show that the overall performance of the network is effectively improved on cascade architecture and residual scaling. Compared with the residual dense net (RDN), the PSNR / SSIM of the new method is improved by 2.24% / 1.44% respectively, and the L∞ performance is improved by 3.64%. It shows that the cascade connection and residual scaling method can effectively realize feature reuse, improving the residual convergence speed and learning efficiency of our network. The L∞ performance is improved by 11.09% with only a minimal loses of 1.14% / 0.60% on PSNR / SSIM performance after adopting the new loss function. That is to say, the L∞ performance can be improved greatly on the new loss function with a minor loss of PSNR / SSIM performance, which is of great value in L∞ error sensitive tasks.
Nanofluids have recently triggered a substantial scientific interest as cooling media. However, their stability is challenging for successful engagement in industrial applications. Different factors, including temperature, nanoparticles and base fluids characteristics, pH, ultrasonic power and frequency, agitation time, and surfactant type and concentration, determine the nanofluid stability regime. Indeed, it is often too complicated and even impossible to accurately find the conditions resulting in a stabilized nanofluid. Furthermore, there are no empirical, semi-empirical, and even intelligent scenarios for anticipating the stability of nanofluids. Therefore, this study introduces a straightforward and reliable intelligent classifier for discriminating among the stability regimes of alumina-water nanofluids based on the Zeta potential margins. In this regard, various intelligent classifiers (i.e., deep learning and multilayer perceptron neural network, decision tree, GoogleNet, and multi-output least squares support vector regression) have been designed, and their classification accuracy was compared. This comparison approved that the multilayer perceptron neural network (MLPNN) with the SoftMax activation function trained by the Bayesian regularization algorithm is the best classifier for the considered task. This intelligent classifier accurately detects the stability regimes of more than 90% of 345 different nanofluid samples. The overall classification accuracy and misclassification percent of 90.1% and 9.9% have been achieved by this model. This research is the first try toward anticipting the stability of water-alumin nanofluids from some easily measured independent variables.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3970-3990
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2021
In view of the problems of insufficient data collection and processing capability of multi-source heterogeneous equipment, and low visibility of equipment status at the ship block construction site. A data collection method for ship block construction equipment based on wireless sensor network (WSN) technology and a data processing method based on edge computing were proposed. Based on the Browser/Server (B/S) architecture and the OneNET platform, an online monitoring system for ship block construction equipment was designed and developed, which realized the visual online monitoring and management of the ship block construction equipment status. Not only that, the feasibility and reliability of the monitoring system were verified by using the intelligent tire frame system as the application object. The research of this project can lay the foundation for the ship block construction equipment management and the ship block intelligent construction, and ultimately improve the quality and efficiency of ship block construction.
This paper investigates the seismic behavior of an electrical cabinet considering the influence of equipment-anchor-interaction (EAI) that is generally not taken into consideration in a decoupled analysis. The hysteresis behavior of an anchor bolt in concrete was thereby considered to highlight this interaction effect. To this end, the experimental behavior of an anchor bolt under reversed cyclic loading was taken from the recently developed literature, and a numerical model for the anchor hysteresis was developed using the component approach. The hysteresis properties were then used to calibrate the multi-linear link element that is implemented as a boundary condition for the cabinet incorporating the EAI. To highlight this EAI further, the nonlinear time history analysis was performed for a cabinet considering the hysteresis behavior comparative to a fixed boundary condition. Additionally, the influence on the seismic fragility was evaluated for the operational and structural condition of the cabinet. The numerical analysis considering the anchor hysteresis manifests that the in-cabinet response spectra (ICRS) are significantly amplified with the corresponding reduction in the seismic capacity of 25% and 15% for an operational and structural safety condition under the selected protocols. Considering the fixed boundary condition over a realistic hysteresis behavior of the anchor bolt is more likely to overestimate the seismic capacity of the cabinet in a seismic qualification procedure.
For improving the seismic performance of the nuclear power plant (NPP) piping system, attempts have been made to apply a dynamic absorber (DA). However, the current piping DA design method is limited because it cannot provide the globally optimum values for the target design seismic loading. Therefore, this study proposes a seismic time history analysis-based DA optimal design method for piping. To this end, the Kriging approach is introduced to reduce the numerical cost required for seismic time history analyses. The appropriate design of the experiment method is used to increase the efficiency in securing response data. A gradient-based method is used to efficiently deal with the multi-dimensional unconstrained optimization problem of the DA optimal design. As a result, the proposed method showed an excellent response reduction effect in several responses compared to other optimal design methods. The proposed method showed that the average response reduction rate was about 9% less at the maximum acceleration, about 5% less at the maximum value of the response spectrum, about 9% less at the maximum relative displacement, and about 4% less at the maximum combined stress compared to existing optimal design methods. Therefore, the proposed method enables an effective optimal DA design method for mitigating seismic response in NPP piping in the future.
Single-orifice plate is wildly utilized in the piping system of the nuclear power plant to throttle and depressurize the fluid of the pipeline. The cavitation induced by the single-orifice plate may cause some serious vibration of the pipeline. This study aims to find the optimal designs of the single-orifice plates that may have weak cavitation possibilities. For this purpose, a new single-orifice plate with a convergent-flat-divergent hole was modeled, a multi-objective optimization method was proposed to optimize the shape of a single-orifice plate, while computational fluid dynamics method was adopted to obtain the fluid physical quantities. The reciprocal cavitation number and the developmental integral were treated as cavitation indexes (e.g., objectives for the optimization algorithm). Two non-dominant designs ultimately achieved illustrated obvious reduction in the cavitation indexes at a Reynolds number Re = 1 ×105 defined based on fluid velocity. Besides, the sensitivity analysis and temperature effects were also performed. The results indicated that the convergent angle of the single-orifice plate dominants the cavitation behavior globally. The optimal designs of single-orifice plates result in lower downstream jet areas and lower upstream pressure. For a constant Reynolds number, the higher temperature of liquid water, the easier it is to undergo cavitation. Whereas there is a diametric phenomenon for a constant fluid velocity. Moreover, the regression models were carried out to establish the mathematical relation between temperature and cavitation indexes.
The purpose of this study is to perform radiation monitoring by acquiring gamma images and real-time optical images for 99mTc vial source using charge couple device (CCD) cameras equipped with the proposed compact gamma camera. The compact gamma camera measures 86×65×78.5 mm3 and weighs 934 g. It is equipped with a metal 3D printed diverging collimator manufactured in a 45 field of view (FOV) to detect the location of the source. The circuit's system uses system-on-chip (SoC) and field-programmable-gate-array (FPGA) to establish a good connection between hardware and software. In detection modules, the photodetector (multi-pixel photon counters) is tiled at 8×8 to expand the activation area and improve sensitivity. The gadolinium aluminium gallium garnet (GAGG) measuring 0.5×0.5×3.5 mm3 was arranged in 38×38 arrays. Intrinsic and extrinsic performance tests such as energy spectrum, uniformity, and system sensitivity for other radioisotopes, and sensitivity evaluation at edges within FOV were conducted. The compact gamma camera can be mounted on unmanned equipment such as drones and robots that require miniaturization and light weight, so a wide range of applications in various fields are possible.
A pressurized vessel-pipe-safety valve (PVPSV) combination is a commonly used configuration in nuclear power plants, and a good numerical model is essential for the system design, sizing and performance optimization. However, owing to the large-scale and cross-scale features, it is still a challenge to build a system level numerical model with both high accuracy and efficiency. To overcome this, a novel system level modeling method which can synthesize the advantages of various models is proposed in this paper. For system modeling, the analytical approach, the method of characteristics (MOC) and the surrogate model approach are respectively adopted to predict the dynamics of the pressure vessel, the connecting pipe and the safety valve, and different models are connected through data interfaces. With this system model, dynamic simulations were carried out and both the stable and the unstable system responses were obtained. For the model verification purpose, the simulation results were compared with those obtained from experiments and full CFD simulations. A good agreement and a better efficiency were obtained, verifying the ability of the model and the feasibility of the modeling method proposed in this paper.
The CRUD on the fuel cladding under the pressurized water reactor (PWR) operating condition causes several issues. The CRUD can act as thermal resistance and increases the local cladding temperature which accelerate the corrosion process. The hideout of boron inside the CRUD results in axial offset anomaly and reduces the plant's shutdown margin. Recently, there are efforts to revise the acceptance criteria of emergency core cooling systems (ECCS), and additionally require the modeling of the thermal resistance effect of the CRUD during the performance analysis. There is an urgent need for the evaluation of the effect of the CRUD deposition on the cladding heat transfer under PWR operating conditions, but the experimental database is very limited. The experimental facility called DISNY was designed and constructed to analyze the CRUD-related multi-physical phenomena, and the performance analysis of the constructed DISNY facility was conducted. The thermal-hydraulic and water chemistry conditions to simulate the CRUD growth under PWR operating conditions were established. The design characteristics and feasibility of the DISNY facility were validated by the MARS-KS code analysis and separate performance tests. In the current study, detailed design features, design validation results, and future utilization plans of the proposed DISNY facility are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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