The conventional factor of safety as used in geotechnical engineering does not reflect the degree of uncertainty of the relevant parameters. Then in the geotechnical engineering, there have been efforts to reflect the uncertainties of the geotechnical properties through probabilistic analysis. In this study, a practical method for probabilistic analysis using the Hasofer-Lind reliability index is introduced. The method is based on the perspective of an ellipsoid that just touches the failure surface in the original space of the variables. The method is applied to prefabricated vertical drains (PVD) and compared with the result of Monte Carlo Simulation method.
A procedure of estimating failure probability is demonstrated for a pressurized pipe of CrMo steel used at $538^{\circ}C$. Probabilistic fracture mechanics were employed considering variations of pressure loading, material properties and geometry. Probability density functions of major material variables were determined by statistical analyses of implemented data obtained by previous experiments. Distributions of the major variables were reflected in Monte Carlo simulation and failure probability as a function of operating time was determined. The creep crack growth life assessed by conventional deterministic approach was shown to be conservative compared with those obtained by probabilistic one. Sensitivity analysis for each input variable was also conducted to understand the most influencing variables to the residual life analysis. Internal pressure, creep crack growth coefficient and creep coefficient were more sensitive to failure probability than other variables.
Many long railway tunnels without emergency evacuation system or ventilation system are under construction or in-use in Korea. In the case of tunnel-fire, many fatalities are occur in current condition. Current safety level is estimated in this study, for the efficient investment on safety. But so many uncertainties in major input parameters make the safety estimation difficult. In this study, probabilistic techniques are applied for the consideration of uncertainties in major input parameters. As results of this study, accident scenarios and survival ratio under tunnel fire accident are determined for various conditions.
Periodic safety reviews (PSRs) are conducted on operating nuclear power plants (NPPs) and have been mandated also for research reactors in Korea, in response to the Fukushima accident. One safety review tool, the probabilistic safety assessment (PSA), aims to identify weaknesses in the design and operation of the research reactor, and to evaluate and compare possible safety improvements. However, the PSA for research reactors is difficult due to scarce data availability. An important element in the analysis of research reactors is the reactor protection system (RPS), with its functionality and importance. In this view, we consider that of the AGN-201K, a zero-power reactor without forced decay heat removal systems, to demonstrate a risk-informed safety improvement study. By incorporating risk- and safety-significance importance measures, and sensitivity and uncertainty analyses, the proposed method identifies critical components in the RPS reliability model, systematically proposes potential safety improvements and ranks them to assist in the decision-making process.
Safety classification of systems, structures, and components (SSC) is an essential activity for nuclear reactor design and operation. The current regulatory trend is to require risk-informed safety classification that considers first, the severity, but also the frequency of SSC failures. While safety classification for nuclear power plants is covered in many regulatory and scientific publications, research reactors received less attention. Research reactors are typically of lower power but, at the same time, are less standardized i.e., have more variability in the design, operational modes, and operating conditions. This makes them more challenging when considering safety classification. This work presents the Integrated Risk-Informed Safety Classification (IRISC) procedure which is a novel extension of the IAEA recommended process with dedicated probabilistic treatment of research reactor designs. The article provides the details of probabilistic analysis performed within safety classification process to a degree that is often missing in most literature on the topic. The article presents insight from the implementation of the procedure in the safety classification for the MARIA Research Reactor operated by the National Center for Nuclear Research in Poland.
항공기의 개발 및 인증 과정에서 중요성이 강조되고 있는 시스템 안전성 평가는 고장 또는 결함으로 인해 발생할 수 있는 위험을 사전에 식별하고, 이에 대한 영향성을 판단하여 요구되는 수준의 안전성을 확보하기 위해 적용하는 시스템 엔지니어링 기법이다. 항공기 시스템이 복잡해지고, 통합적인 기능 및 성능이 요구되면서 항공기 개발 초기부터 적절한 안전성 목표를 수립하고, 체계적인 평가를 통해 이에 대한 검증 및 후속 조치를 이행하여야 한다. 본 논문에서는 고장 데이터의 확률 분석을 수행하는 방안을 제시하여 항공기의 전체 수명주기에 걸쳐 리스크를 진단하고 효율적인 안전성 평가를 수행하기 위한 방법론을 제시하였고, 항공기 인증 및 안전성 확보를 위해 고려해야 할 사항을 제시하였다.
For major structural components periodic inspections and integrity assessments are needed for the safety. However, many flaws are undetectable because sampling inspection is carried out during in-service inspection. Probabilistic integrity assessment is applied to take into consideration of uncertainty and variance of input parameters arise due to material properties and undetectable cracks. This paper describes a Probabilistic Fracture Mechanics(PEM) analysis based on the Monte Carlo(MC) algorithms. Taking a number of sampling data of probabilistic variables such as fracture toughness value, crack depth and aspect ratio of an initial surface crack, a MC simulation of failure judgement of samples is performed. For the verification of this analysis, a comparison study of th PFM analysis using a commercial code, mathematical method is carried out and a good agreement was observed between those results.
For major nuclear power plant components periodic inspections and integrity assessments are needed for the safety. But many flaws are undetectable due to sampling inspection. Probabilistic integrity assessment is applied to take into consideration of uncertainty and variance of input parameters arise due to material properties, applied load and undetectable flaws. This paper describes a Probabilistic Fracture Mechanics(PFM) analysis based on Monte Carlo(MC) algorithms. Taking important parameters as probabilistic variables such as fracture toughness, crack growth rate and flaw shape, failure probability of major nuclear power plant components is archived as a results of MC simulation. For the verification of these analysis, a comparison study of the PFM analysis using other commercial code, mathematical method is carried out and a good agreement was observed between those results.
The design of foundations based on a deterministic approach may not be safe and reliable occasionally, since soils sometimes show considerable spatial variability, and thus, significant uncertainties in turn affect the estimation of footing bearing capacity. The design of footing on cohesionless stratums on the basis of reliability analysis has not received much attention. This paper performs two-dimensional random finite difference analyses of shallow strip footings on a spatially variable frictional soil considering correlation structure. Friction angle (ϕ) is considered as a log-normally distributed random variable and Monte Carlo Simulation is then performed to determine the statistical response based on the random fields. A new approach reliability-based safety factor is defined based on various reliability levels by considering the coefficient of variation of ϕ and correlation length in both the horizontal and vertical directions. The comparison of the probabilistic safety factor and the conventional one illustrates the limitations of the deterministic safety factor and provides insight into how the heterogeneity of soils properties affects the required safety factor. Results show that the conventional safety factor of 3 can be conservative in some cases, especially for soil with low values of mean ϕ and COVϕ.
Kim, Yeon Ho;Park, Joo Shin;Lee, Dong Hun;Seo, Jung Kwan
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.511-525
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2021
Aluminium outfitting is widely used in offshore platforms owing to its anti-corrosion ability and its light weight. However, various standards exist (ISO, NORSOK and EN) for the design of handrails used in offshore platforms, and different suppliers have different criteria. This causes great confusion for designers. Moreover, the design load required by the standards is not clearly defined or is uncertain. Thus, many offshore projects reference previous project details or are conservatively designed without additional clarification. In this study, all of the codes and standards were reviewed and analysed through prior studies, and data on variable factors that directly and indirectly affect the handrails applied to offshore platforms were analysed. A total of 50 handrail design load scenarios were proposed through deterministic and probabilistic approaches. To verify the proposed new handrail design load selection scenario, structural analysis was performed using SACS (offshore structural analysis software). This new proposal through deterministic and probabilistic approaches is expected to improve safety by clarifying the purpose of the handrails. Furthermore, the acceptance criteria for probabilistic scenarios for handrails suggest considering the frequency of handrail use and the design life of offshore platforms to prevent excessive design. This study is expected to prevent trial and error in handrail design while maintaining overall worker safety by applying a loading scenario suitable for the project environment to enable optimal handrail design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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