This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in bridge structures using Probabilistic Neural Network (PNN). Generally, the Back Propagation Neural Network (BPNN)-based damage detection methods need a lot of training patterns for neural network learning process and the optimum architecture of a BPNN is selected by trial and error. In this paper, the PNN instead of the conventional BPNN is used as a pattern classifier. The modal properties of damaged structure are somewhat different from those of undamaged one. The basic idea of proposed algorithm is that the PNN classifies a test pattern which consists of the modal characteristics from damaged structure, how close it is to each training pattern which is composed of the modal characteristics from various structural damage cases. In this algorithm, two PNNs are sequentially used. The first PNN estimates the damage location using mode shape and the results of the first PNN are put into the second PNN for the damage severity estimation using natural frequency. The proposed damage assessment algorithm using the PNN is applied to a cable-stayed bridge to verify its applicability.
Standard design of APR+(advanced power reactor plus) was certified at 2014 by Korea regulatory body. Based on the experience gained from OPR1000 and APR1400, the APR1400 was being developed as a 1,500MWe class reactor using Korean technologies for design code, reactor coolant pump, and man-machine interface system. APR+ has been basically designed to have the seismic design basis of safe shutdown earthquake (SSE) 0.3g, a 4-train safety concept based on N+2 design philosophy, and a passive auxiliary feedwater system (PAFS). Also, safety issues on the Fukushima-type accidents have been extensively reviewed and applied to enhance APR+ safety. APR+ provides higher reliability and safety against tsunami and earthquake. The purpose of this paper is to implement probabilistic safety assessment considering these design features and to analyze sensitivity of core damage frequency for large loss of coolant accident of APR+.
The purpose of this study is to first evaluate the seismic behavior of ageing arch bridges by using the Intensity Measure - based demand and DCFD format, which is referred to as the fragility-hazard format. Then, an investigation is performed for their seismic vulnerability. Analytical models are created for bridges concerning different features and these models are subjected to Incremental Dynamic Analysis (IDA) analysis using a set of 22 earthquake records. The hazard curve and results of IDA analysis are employed to evaluate the return period of exceeding the limit states in the IM-based probabilistic performance-based context. Subsequently, the fragility-hazard format is used to assess factored demand, factored capacity, and the ratio of the factored demand to the factored capacity of the models with respect to different performance objectives. Finally, the vulnerability curves are obtained for the investigated bridges in terms of the loss ratio. The results revealed that decreasing the span length of the unreinforced arch bridges leads to the increase in the return period of exceeding various limit states and factored capacity and decrease in the displacement demand, the probability of failure, the factored demand, as well as the factored demand to factored capacity ratios, loss ratio, and seismic vulnerability. Finally, it is derived that the probability of the need for rehabilitation increases by an increase in the span length of the models.
This paper addresses two types of uncertainty: stochastic uncertainty and subjective uncertainty in probabilistic accident consequence assessments. The off-site consequence assessment code OSCAAR has been applied to uncertainty and sensitivity analyses on the individual risks of early fatality and latent cancer fatality in the population outside the plant boundary due to a severe accident. A new stratified meteorological sampling scheme was successfully implemented into the trajectory model for atmospheric dispersion and the statistical variability of the probability distributions of the consequence was examined. A total of 65 uncertain input parameters was considered and 128 runs of OSCAAR with 144 meteorological sequences were performed in the parameter uncertainty analysis. The study provided the range of uncertainty for the expected values of individual risks of early and latent cancer fatality close to the site. In the sensitivity analyses, the correlation/regression measures were useful for identifying those input parameters whose uncertainty makes an important contribution to the overall uncertainty for the consequence. This could provide valuable insights into areas for further research aiming at reducing the uncertainties.
In 2011, an earthquake and subsequent tsunami hit the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant, causing simultaneous accidents in several reactors. This accident shows us that if there are several reactors on site, the seismic risk to multiple units is important to consider, in addition to that to single units in isolation. When a seismic event occurs, a seismic-failure correlation exists between the nuclear power plant's structures, systems, and components (SSCs) due to their seismic-response and seismic-capacity correlations. Therefore, it is necessary to evaluate the multi-unit seismic risk by considering the SSCs' seismic-failure-correlation effect. In this study, a methodology is proposed to obtain the seismic-response-correlation coefficient between SSCs to calculate the risk to multi-unit facilities. This coefficient is calculated from a probabilistic multi-unit seismic-response analysis. The seismic-response and seismic-failure-correlation coefficients of the emergency diesel generators installed within the units are successfully derived via the proposed method. In addition, the distribution of the seismic-response-correlation coefficient was observed as a function of the distance between SSCs of various dynamic characteristics. It is demonstrated that the proposed methodology can reasonably derive the seismic-response-correlation coefficient between SSCs, which is the input data for multi-unit seismic probabilistic safety assessment.
A probabilistic assessment of the seismic-excited buildings with a multiple-tuned-mass-damper (MTMD) system is carried out in the presence of uncertainties of the structural model, MTMD system, and the stochastic model of the seismic excitations. A free search optimization procedure of the individual mass, stiffness and, damping parameters of the MTMD system based on the snap-drift cuckoo search (SDCS) optimization algorithm is proposed for the optimal design of the MTMD system. Considering a 10-story structure in three cases equipped with single tuned mass damper (STMS), 5-TMD and 10-TMD, sensitivity analyses are carried out using Sobol' indices based on the Monte Carlo simulation (MCS) method. Considering different seismic performance levels, the reliability analyses are done using MCS and kriging-based MCS methods. The results show the maximum structural responses are more affected by changes in the PGA and the stiffness coefficients of the structural floors and TMDs. The results indicate the kriging-based MCS method can estimate the accurate amount of failure probability by spending less time than the MCS. The results also show the MTMD gives a significant reduction in the structural failure probability. The effect of the MTMD on the reduction of the failure probability is remarkable in the performance levels of life safety and collapse prevention. The maximum drift of floors may be reduced for the nominal structural system by increasing the TMDs, however, the complexity of the MTMD model and increasing its corresponding uncertainty sources can be caused a slight increase in the failure probability of the structure.
본 연구에서는 대산 석유화학 산업단지에서 배출되는 BTEX (benzene toluene, ethylbenzene, and xylene)의 농도 및 분포 특성을 조사하여 지역주민에 대한 잠재적 위해성을 파악하였다. 산업단지 인근 지역주민들은 다양한 매체(공기, 물, 토양), 특히 공기를 통해 화학물질에 노출될 수 있다. 이 연구는 결정론적 및 확률론적 위해성 평가 접근 방식을 모두 사용하여 흡입에 의한 인체 건강 위험을 평가하였다. 결정론적 위해성 평가 결과 모든 지점에 대해 비발암 위해도의 유해지수(HI) 1.0보다 훨씬 낮은 결과가 나타났다. 그러나 발암 위해성 평가 결과, 산업단지 내에 위치한 A 지점에서 벤젠에 대한 초과발암위해도는 2.28×10-6로 기준치인 1.0×10-6을 약간 상회하는 것으로 나타났다. 또한, 해당 지점에 대한 확률론적 위해성 평가 결과, 보수적 기준인 1.0×10-6을 초과하는 Percentile은 45.3%로 나타났으며, 민감도 분석 결과 노출시간(ET)가 결과에 미치는 영향이 가장 크다고 판단되었다. 인체 위해성 평가 결과, 에틸벤젠, 톨루엔, 자일렌에 대해서는 인체에 위해한 영향이 적은 것으로 판단되었으나, 벤젠은 초과발암위해도 기준(1.0×10-6)을 초과하는 것으로 나타났다. 산업단지에서 공기 중 VOCs에 대한 광범위한 모니터링을 통해 이러한 잠재적 위험을 평가하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.
The concrete structures subjected to strong earthquakes may undergo hysteretic behavior and result in severe damage. The inelastic behavior and steffness degradation due to seismic loading must be properly modeled. The present study proposes a realistic model to assess the structural damage of concrete structures under seismic loadings. The present model also takes into account the probabilistic nature of seimic loading and thus the randomness of motion.
The Weibull distribution is a good candidate for accurate probabilistic model with its rich shape-forming ability and relatively simple CDF(cumulative distribution function). If there are sufficient information to get convincible mean and variance for a probabilistic event, reliable parameters of the Weibull distribution can be determined uniquely. However, sufficient information is not given as usual. There needs more deliberate model building method for that case. This Paper presents an effective parameter estimation technique for Weibull distribution with limited failure data.
This Paper illustrates a new numerical analysis method using a nodal effective load model for nodal probabilistic production cost simulation of the load point in a composite power system. The new effective load model includes capacities and uncertainties of generators as well as transmission lines. The CMELDC(composite power system effective load duration curve) based on the new effective load model at HLll(Hierarchical Level H) has been developed also. The CMELDC can be obtained from convolution integral processing of the outage capacity probabilistic distribution function of the fictitious generator and the original load duration curve given at the load point. It is expected that the new model for the CMELDC proposed in this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems under competition environment in future. The CMELDC based on the new model at HLll will extend the application areas of nodal probabilistic production cost simulation, outage cost assessment and reliability evaluation etc. at load points. The characteristics and effectiveness of this new model are illustrated by a case study of MRBTS(Modified Roy Billinton Test System).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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