Single-unit probabilistic safety assessment (SUPSA) has complex Boolean logic equations for accident sequences. Multi-unit probabilistic safety assessment (MUPSA) model is developed by revising and combining SUPSA models in order to reflect plant state combinations (PSCs). These PSCs represent combinations of core damage and non-core damage states of nuclear power plants (NPPs). Since all these Boolean logic equations have complemented gates (not gates), it is not easy to generate exact Boolean solutions. Delete-term approximation method (DTAM) has been widely applied for generating approximate minimal cut sets (MCSs) from the complex Boolean logic equations with complemented gates. By applying DTAM, approximate conditional core damage probability (CCDP) has been calculated in SUPSA and MUPSA. It was found that CCDP calculated by DTAM was overestimated when complemented gates have non-rare events. Especially, the CCDP overestimation drastically increases if seismic SUPSA or MUPSA has complemented gates with many non-rare events. The objective of this study is to suggest a new quantification method named probability subtraction method (PSM) that replaces DTAM. The PSM calculates accurate CCDP even when SUPSA or MUPSA has complemented gates with many non-rare events. In this paper, the PSM is explained, and the accuracy of the PSM is validated by its applications to a few MUPSAs.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.23
no.6
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pp.329-339
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2019
The strategy for the management of earthquakes is shifting from post recovery to prevention; therefore, seismic performance management requires quantitative predictions of damage and the establishment of strategies for initial responses to earthquakes. Currently, seismic performance evaluation for seismic management in Korea consists of two stages: preliminary evaluation and detailed evaluation. Also, the priority of seismic performance management is determined in accordance with the preliminary evaluation. As a deterministic method, preliminary evaluation quantifies the physical condition and socio-economic importance of a facility by various predetermined indices, and the priority is decided by the relative value of the indices; however, with the deterministic method it is difficult to consider any uncertainty related to the return-year, epicenter, and propagation of seismic energy. Also this method cannot support tasks such as quantitative socio-economic damage and the provision of data for initial responses to earthquakes. Moreover, indirect damage is often greater than direct damage; therefore, a method to quantify damage is needed to enhance accuracy. In this paper, a Seismic Risk Assessment is used to quantify the cost of damage of road facilities in Pohang city and to support decision making.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.473-480
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2006
Liquefaction of soil foundation is one of the major seismic damage types of infrastructures. In this paper, deterministic and probabilistic approaches for the evaluation of liquefaction potential are briefly summarized and the risk assessment method is newly proposed using seismic fragility and seismic hazard curves. Currently the deterministic approach is widely used to evaluate the liquefaction potential in Korea. However, the there are a certain degree of uncertainties in the soil properties such as elastic modulus and resistant capacity, therefore the probabilistic approach is more promising. Two types of probabilistic approach are introduced including (1) failure probability for a given design earthquake and (2) the seismic risk of liquefaction of soil for a given service life. The results from different methods show a similar trend, and the liquefaction potential can be more quantitatively evaluated using risk analysis method.
This paper presents a framework for analytical seismic vulnerability assessment of substandard reinforced concrete (RC) structures in developing countries. Amodified capacity-demand diagram method is used to predict the response of RC structures with degrading behaviour. A damage index based on period change is used to quantify the evolution of damage. To demonstrate the framework, a class of substandard RC buildings is examined. Abrupt accumulation of damage is observed due to the brittle failure modes and this is reflected in the developed vulnerability curves, which differ substantially from the curves of ductile structures.
A probabilistic seismic damage analysis is an essential procedure to identify seismically vulnerable structures, prioritize the seismic retrofit, and ultimately minimize the overall seismic risk. To assess the seismic risk of multiple structures within a region, a large number of nonlinear time-history structural analyses must be conducted and studied. As a result, each assessment requires high computing resources. To overcome this limitation, we explore a deep learning-based metamodel to enable the prediction of the mean and the standard deviation of the seismic damage distribution of track-on steel-plate girder railway bridges in Korea considering the geometric variation. For machine learning training, nonlinear dynamic time-history analyses are performed to generate 800 high-fidelity datasets on the seismic response. Through intensive trial and error, the study is concentrated on developing an optimal machine learning architecture with the pre-identified variables of the physical configuration of the bridge. Additionally, the prediction performance of the proposed method is compared with a previous, well-defined, response surface model. Finally, the statistical testing results indicate that the overall performance of the deep-learning model is improved compared to the response surface model, as its errors are reduced by as much as 61%. In conclusion, the model proposed in this study can be effectively deployed for the seismic fragility and risk assessment of a region with a large number of structures.
The seismic fragility curves of a structure represents the probability of exceeding the prescribed structural damage given various levels of ground motion intensityand the seismic fragility curve is essential to evaluation of structural performance and assessment of risk and loss of structures. The purpose of this paper is to develop seismic fragility functions for bridge structures in Koreaby reviewing those of advanced countries. Therefore, at first, we investigated development conditions of the seismic fragility functions. And the next highway bridges in Korea are classified into a number of categories and several typical bridges are selected to estimate seismic fragilities for using this analysis method in Korea. Finally, fragility curves for PSC Box girder bridge are estimated. The results show that the bridge classification and damage state play an important role in estimation of seismic damage and seismic fragility analysis for bridge structures.
Shored Mechanically Stabilized Earth (SMSE) walls are types of soil retaining structures that increase soil stability under static and dynamic loads. The damage caused by an earthquake can be determined by evaluating the probabilistic seismic response of SMSE walls. This study aimed to assess the seismic performance of SMSE walls and provide fragility curves for evaluating failure levels. The generated fragility curves can help to improve the seismic performance of these walls through assessing and controlling variables like backfill surface settlement, lateral deformation of facing, and permanent relocation of the wall. A parametric study was performed based on a non-linear elastoplastic constitutive model known as the hardening soil model with small-strain stiffness, HSsmall. The analyses were conducted using PLAXIS 2D, a Finite Element Method (FEM) program, under plane-strain conditions to study the effect of the number of geogrid layers and the axial stiffness of geogrids on the performance of SMSE walls. In this study, three areas of damage (minor, moderate, and severe) were observed and, in all cases, the wall has not completely entered the stage of destruction. For the base model (Model A), at the highest ground acceleration coefficient (1 g), in the moderate damage state, the fragility probability was 76%. These values were 62%, and 54%, respectively, by increasing the number of geogrids (Model B) and increasing the geogrid stiffness (Model C). Meanwhile, the fragility values were 99%, 98%, and 97%, respectively in the case of minor damage. Notably, the probability of complete destruction was zero percent in all models.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.5
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pp.1097-1104
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1994
The external loads applied to a real structure may cause a severe damage and may eventually lead to total failure. It is thus the requirement that the structure must be designed to fulfil its safe function under any anticipated loads and must have the desired level of safety. The purpose of the present study is to propose a method of damage accumulation under seismic loadings to utilize it in the safety assessment of a reinforced concrete structure. To this end, the nonlinear hysteretic behavior of reinforced concrete structures is first modeled and the equivalent linearization technique is employed to solve numerically the probabilistic characteristics of response under random seismic loadings.
Cho, Jaehyun;Han, Sang Hoon;Kim, Dong-San;Lim, Ho-Gon
Nuclear Engineering and Technology
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v.50
no.8
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pp.1234-1245
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2018
The risk of multi-unit nuclear power plants (NPPs) at a site has received considerable critical attention recently. However, current probabilistic safety assessment (PSA) procedures and computer code do not support multi-unit PSA because the traditional PSA structure is mostly used for the quantification of single-unit NPP risk. In this study, the main purpose is to develop a multi-unit Level 2 PSA method and apply it to full-power operating six-unit OPR1000. Multi-unit Level 2 PSA method consists of three steps: (1) development of single-unit Level 2 PSA; (2) extracting the mapping data from plant damage state to source term category; and (3) combining multi-unit Level 1 PSA results and mapping fractions. By applying developed multi-unit Level 2 PSA method into six-unit OPR1000, site containment failure probabilities in case of loss of ultimate heat sink, loss of off-site power, tsunami, and seismic event were quantified.
Many bridges in Algeria were constructed without taking into account the seismic effect in the design. The implantation of a new regulation code RPOA-2008 requires a higher reinforcement ratio than with the seismic coefficient method, which is a common feature of the existing bridges. For better perception of the performance bridge piers and evaluation of the risk assessment of existing bridges, fragility analysis is an interesting tool to assess the vulnerability study of these structures. This paper presents a comparative performance of bridge piers designed with the seismic coefficient method and the new RPOA-2008. The performances of the designed bridge piers are assessed using thirty ground motion records and incremental dynamic analysis. Fragility curves for the bridge piers are plotted using probabilistic seismic demand model to perform the seismic vulnerability analysis. The impact of changing the reinforcement strength on the seismic behavior of the designed bridge piers is checked by fragility analysis. The fragility results reveal that the probability of damage with the RPOA-2008 is less and perform well comparing to the conventional design pier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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