This paper describes a probabilistic fracture mechanics (PFM) analysis based on Monte Carlo (MC) simulation. In the analysis of CANDU pressure tube, it is necessary to perform the PFM analyses based on statistical consideration of flaw generation time. A depth and an aspect ratio of initial semi-elliptical surface crack, a fracture toughness value, delayed hydride cracking (DHC) velocity, and flaw generation time are assumed to be probabilistic variables. In all the analyses, degradation of fracture toughness due to neutron irradiation is considered. Also, the failure criteria considered are plastic collapse, unstable fracture and crack penetration. For the crack growth by DHC, the failure probability was evaluated in due consideration of flaw generation time.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.33
no.1
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pp.213-223
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2016
The validity of landfill gas models is an important problem considering that they are frequently used for landfill-site-related policy making and energy recovery planning. In this study, the Monte Carlo method was applied to an landfill gas generation model in order to enhance conformity. Results show that the relative mean deviation between measured data and modeled results (MD) decreased from 19.8% to 11.7% after applying the uncertainty range of Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) to the methane-generation potential and reaction constants. Additionally, when let reaction constant adjust derived errors from all other modeling components, such as model logic, gauging waste, and measured methane data, MD decreased to 6.6% and the disparity in total methane generation quantity to 2.1%.
Park, Myungsoo;Song, Gee Wook;Seo, Sang Il;Won, Dong Ju
Transactions of the KSME C: Technology and Education
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v.2
no.2
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pp.89-97
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2014
The diesel driven power generation facility provides most of electricity of island region where is isolated from the main land power supply system. It is possible to extend the life of diesel driven power generation facility by periodic maintenance. However, the long-term use of diesel driven power generation facility increases the operating cost due to aging hardware and reduced plant efficiency. In other words, on-time replacement of aging diesel driven power generation facility reduces plant operation cost. The purpose of this study presents major indicators to represent the characteristics of the diesel generator and conducts sensitivity analysis using Monte Carlo analysis. In addition, status core which indicates quantitatively the state of the diesel driven power generation facility is defined and prepare the replacement criteria based on the state score.
In this research, we investigated the burnup characteristics and the conversion of fertile $^{232}Th$ into fissile $^{233}U$ in the core of a Sodium-Cooled Fast Reactor (SFR). The SFR fuel assemblies were designed for burning $^{232}Th$ fuel (fuel pin 1) and $^{233}U$ fuel (fuel pin 2) and include mixed minor actinide compositions. Monte Carlo simulations were performed using Serpent Code1.1.19 to compare with CRAM (Chebyshev Rational Approximation Method) and TTA (Transmutation Trajectory Analysis) method in the burnup calculation mode. The total heating power generated in the system was assumed to be 2000 MWth. During the reactor operation period of 600 days, the effective multiplication factor (keff) was between 0.964 and 0.954 and peaking factor is 1.88867.
This paper presents a new algorithm which evaluates production cost and reliability indices under various constraints of the thermal generation system. In order to consider the operational constraints of thermal units effectively, the proposed algorithm is based on Monte Carlo techniques instead of analytical ones which have difficulty in modelling the units with additional constraints. At that point, generating units are modelled into two types, base load units and peaking units. These generating unit models are used in state duration sampling simulation for which approach can readily consider the peaking unit operating cycles and easily calculates frequency-duration indices. The proposed production simulation algorithm is applied to the IEEE Reliability Test System, and performs the production simulation under the given constraints. The results show that the proposed algorithm is accurate, reliable and useful.
The application of Monte Carlo (MC) to large-scale fixed-source problems has recently become possible with new hybrid methods that automate generation of parameters for variance reduction techniques. Two common variance reduction techniques, weight windows and source biasing, have been automated and popularized by the consistent adjoint-driven importance sampling (CADIS) method. This method uses the adjoint solution from an inexpensive deterministic calculation to define a consistent set of weight windows and source particles for a subsequent MC calculation. One of the motivations for source consistency is to avoid the splitting or rouletting of particles at birth, which requires computational resources. However, it is not always possible or desirable to implement such consistency, which results in inconsistent source biasing. This paper develops an original framework that mathematically expresses the coupling of the weight window and source biasing techniques, allowing the authors to explore the impact of inconsistent source sampling on the variance of MC results. A numerical experiment supports this new framework and suggests that certain classes of problems may be relatively insensitive to inconsistent source sampling schemes with moderate levels of splitting and rouletting.
With ever-advancing computer technology, the Monte Carlo (MC) neutron transport calculation is expanding its application area to nuclear reactor transient analysis. Dynamic MC (DMC) neutron tracking for transient analysis requires efficient algorithms for delayed neutron generation, neutron population control, and initial condition modeling. In this paper, a new MC steady-state simulation method based on time-dependent MC neutron tracking is proposed for steady-state initial condition modeling; during this process, prompt neutron sources and delayed neutron precursors for the DMC transient simulation can easily be sampled. The DMC method, including the proposed time-dependent DMC steady-state simulation method, has been implemented in McCARD and applied for two-dimensional core kinetics problems in the time-dependent neutron transport benchmark C5G7-TD. The McCARD DMC calculation results show good agreement with results of a deterministic transport analysis code, nTRACER.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.4
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pp.193-203
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2001
The Monte Carlo method was used to evaluate the reliability of crash discrimination algorithms. Through the Fast Fourier Transformation, crash pulses obtained during frontal crash tests of a mini van and a sports utility vehicle were transformed to signals in the frequency domain, and the signals were divided into basic signals and changeable signals. The changeable signals were modified through random generation, and they were combined with the basic signals. Then, the combined signals were transferred back to the time domain. In this way numerous crash pulses could be generated. For the generated pulses, crash discrimination algorithms were evaluated by examining whether they did not result in air bag deployment for the pulses requiring no air bag deployment and whether they resulted in time-to-fires faster than required time-to-fires for the pulses requiring air bag deployment. The crash discrimination algorithm in which the absolute value of the deceleration change multiplied by the velocity change or the summation of the absolute value of the deceleration change was used as a metric was Proven to be highly reliable.
The Monte Carlo criticality simulation of decoupled systems, as for instance in large reactor cores, has been a challenging issue for a long time. In particular, due to limited computer time resources, the number of neutrons simulated per generation is still many order of magnitudes below realistic statistics, even during the start-up phases of reactors. This limited number of neutrons triggers a strong clustering effect of the neutron population that affects Monte Carlo tallies. Below a certain threshold, not only is the variance affected but also the estimation of the eigenvectors. In this paper we will build a time-dependent diffusion equation that takes into account both spatial correlations and population control (fixed number of neutrons along generations). We will show that its solution obeys a traveling wave dynamic, and we will discuss the mechanism that explains this biasing of local tallies whenever leakage boundary conditions are applied to the system.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.4
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pp.387-394
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2015
We analyze heat generation as well as temperature distribution induced by accelerated electron impact on a target in a closed x-ray tube. For the sake of accuracy, we use Monte carlo analysis. This method gives accurate energy deposit in a medium with additional information such as secondary and backscattered electron as well as their paths. A Tungsten coated layer is divided by small rectangular cell which accumulate energy loss of primary electron beam. The cells and their accumulated energy datum are used for the input of finite element analysis. The Maximum temperature rising and temperature distribution were analyzed by transient heat analysis. Some temperature parameters such as target size and coating thickness were varied to investigate temperature sensitivity. Temperatures were compared each other to find primary variable that affect temperature rising on the x-ray target. The results will be helpful in development highresolution x-ray tube and related industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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