Fennovoima's nuclear power plant, Hanhikivi 1, $Pyh{\ddot{a}}joki$, Finland, is currently in design phase, and its construction is scheduled to begin in 2018 and electricity production in 2024. The objective of this paper is to produce a preliminary list of safety-significant external event combinations including preliminary probability estimates, to be used in the probabilistic risk assessment of Hanhikivi 1 plant. Starting from the list of relevant single events, the relevant event combinations are identified based on seasonal variation, preconditions related to different events, and dependencies (fundamental and cascade type) between events. Using this method yields 30 relevant event combinations of two events for the Hanhikivi site. The preliminary probability of each combination is evaluated, and event combinations with extremely low probability are excluded from further analysis. Event combinations of three or more events are identified by adding possible events to the remaining combinations of two events. Finally, 10 relevant combinations of two events and three relevant combinations of three events remain. The results shall be considered preliminary and will be updated after evaluating more detailed effects of different events on plant safety.
This paper presents a reliability-based topology optimization (RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization (BESO). An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation. Deterministic topology optimization (DTO) is obtained without considering of uncertainties related to the uncertainty parameters. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it has the probabilistic constraints. In this paper, the reliability index approach (RIA) is adopted to evaluate the probabilistic constraint. RBTO based on BESO starting from various design domains produces a similar optimal topology each other. Numerical examples are presented to compare the DTO with the RBTO.
Language learning involves linguistic environments around the learner. So the variation in training input to which the learner is exposed has been linked to their language learning. We explore how linguistic experiences can cause differences in learning linguistic structural features, as investigate in a probabilistic graphical model. We manipulate the amounts of training input, composed of natural linguistic data from animation videos for children, from holistic (one-word expression) to compositional (two- to six-word one) gradually. The recognition and generation of sentences are a "probabilistic" constraint satisfaction process which is based on massively parallel DNA chemistry. Random sentence generation tasks succeed when networks begin with limited sentential lengths and vocabulary sizes and gradually expand with larger ones, like children's cognitive development in learning. This model supports the suggestion that variations in early linguistic environments with developmental steps may be useful for facilitating language acquisition.
This paper proposes an informational approach to the dative alternation in English following up on the Stochastic Optimality- Theoretic (OT) model by Bresnan and Nikitina (2003). While Bresnan and Nikitina's stochastic OT model resolves the crucial problem of 'gradience' unavoidably implicated in variation phenomena by applying the notion of probability to linguistic problems, it fails to account for the details of the unusually alternating examples, which normally would not alternate. More importantly, it fails to capture the focus effect involved in the alternation. This paper has worked out all the problematic examples by modifying the Bresnan and Nikitina model. This new account captures not only the unusual behavior of the less-alternating verbs and idioms but also the special focus effect of the common alternating verbs.
최근 많은 연구자들에 의해 철근 콘크리트 구조물에 대한 신뢰성 이론에 바탕으로 해석 및 설계방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 염해환경 콘크리트 구조물의 내구성에 대한 확률론적인 이론에 바탕을 둔 MCS(Monte Carlo Simulation) 기법을 이용한 해석방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 확률론적인 해석 방법에 대한 많은 이론과 시험방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 열화인자별 확률분포를 산정하기에는 데이터가 부족하고 신뢰성 이론을 이용한 내구성 해석방법은 데이터의 확률분포와 변동계수에 따라 사용수명과 신뢰성 지수가 다르게 나타나는데 그 영향 정도에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 확률 분포를 산정하기 위한 실험 데이터의 중요성을 확인하고, 이를 바탕으로 철근 콘크리트 구조물의 염해에 대한 열화인자별 변동계수의 변화를 고려한 신뢰성 지수에 대한 연구를 수행하였으며, 각 인자별에 대한 영향정도를 분석하였다.
Tumay, Mehmet T.;Abu-Farsakh, Murad Y.;Zhang, Zhongjie
한국지반공학회:학술대회논문집
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한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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pp.1466-1483
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2008
This paper discusses the development of an up-to-date computerized CPT (Cone Penetration Test) based soil engineering classification system to provide geotechnical engineers with a handy tool for their daily design activities. Five CPT soil engineering classification systems are incorporated in this effort. They include the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods, both developed by Zhang and Tumay, the Schmertmann, the Douglas and Olsen, and the Robertson et al. methods. In the probabilistic region estimation method, a conformal transformation is used to determine the soil classification index, U, from CPT cone tip resistance and friction ratio. A statistical correlation is established between U and the compositional soil type given by the Unified Soil Classification System (USCS). The soil classification index, U, provides a soil profile over depth with the probability of belonging to different soil types, which more realistically and continuously reflects the in-situ soil characterization, which includes the spatial variation of soil types. The CPT fuzzy classification on the other hand emphasizes the certainty of soil behavior. The advantage of combining these two classification methods is realized through implementing them into visual basic software with three other CPT soil classification methods for friendly use by geotechnical engineers. Three sites in Louisiana were selected for this study. For each site, CPT tests and the corresponding soil boring results were correlated. The soil classification results obtained using the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods are cross-correlated with conventional soil classification from borings logs and three other established CPT soil classification methods.
가뭄의 피해를 줄이기 위해서는 시기적절한 용수관리와 지역주민의 절수 유도가 필요하며, 이를 위해서는 가뭄의 현황 및 전망에 대한 정보가 무엇보다 중요하다. 특히 생 공용수를 공급하는 다목적댐의 경우 저수량에 대한 향후 전망은 용수관리를 위한 가장 중요한 정보이다. 이에 본 연구에서는 핵밀도함수를 활용하여 유입량의 불확실성을 고려한 확률론적 저수량 예측 모형을 구축하고, 그 적용성과 활용성을 분석하였다. 확률론적 저수량 예측 모형은 현재의 저수량을 기준으로 시간의 변화에 따른 저수량을 확률적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 현재의 가뭄상황에서 향후 저수량의 변화 양상을 파악하여 중장기적인 대응이 가능하고 특정시점의 목표 저수량을 달성하기 위한 용수 비축량을 산정할 수 있어 용수관리에 관한 의사결정을 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
염해에 따라 발생하는 보수시기와 보수로 유지되는 내구수명은 보수비용 평가에 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 사용하는 결정론적 보수비용 평가는 사용기간의 연장에 따라 계단식으로 증가하게 되며, 보수로 인해 변동되는 내구수명의 변화를 고려하지 못한다. 본 연구에서는 확률론적인 보수시기 및 비용을 평가하기 위해, 염해에 노출된 콘크리트 교각을 선정하였다. 두 가지 배합과 염화물에 노출된 외부 환경조건을 고려하여 염화물 거동을 평가하였으며, 도출된 내구수명과 수명에 대한 확률변수를 변화시키면서 보수시기 및 비용 변화를 분석하였다. 변동계수의 변화에 따른 보수회수는 큰 차이가 발생하지 않았으나, 초기의 내구수명 연장이 구조물의 보수시기 및 비용에 큰 영향을 미치고 있었다. 또한 확률론적 보수비용 산정 모델은 결정론적 모델과 다르게 연속적인 보수비용이 평가되므로 목표내구수명에 따라 보수회수를 감소시킬 수 있는 효과적인 기법임을 규명되었다.
The area of this study will cover the location-wise seismic response variation of an electrical cabinet in nuclear power point (NPP) based on classical reliability analysis. The location-based seismic ground motion (GM) selection is carried out with the help of probabilistic seismic hazard analysis using PSHRisktool, where the variation of reliability analysis can be understood from the relation between the reliability index and intensity measure. Two different approaches such as the first-order second moment method (FOSM) and Monte Carlo Simulation (MCS) are helped to evaluate and compare the reliability assessment of the cabinet. The cabinet is modeled with material uncertainty utilizing Steel01 as the material model and the fiber section modeling approach is considered to characterize the section's nonlinear reaction behavior. To verify the modal frequency, this study compares the FEM result with recorded data using Least-Squares Complex Exponential (LSCE) method from the impact hammer test. In spite of a few investigations, the main novelty of this study is to introduce the reader to check and compare the seismic reliability assessment variation in different seismic locations and for different earthquake levels. Alongside, the betterment can be found by comparing the result between two considered reliability estimation methods.
It is well known that the fatigue damage process in composite materials is very complicated due to complex failure mechanisms that comprise debounding, matrix cracking, delamination and fiber splitting of laminates. Therefore, the residual strength, instead of a single dominant crack length, is chosen to describe the criticality of the damage accumulated in the sublaminate. In this study, two models for residual strength degradation established by Yang-Liu and Tanimoto-Ishikawa that are capable of predicting the statistical distribution of both fatigue life and residual strength have been investigated and compared. Statistical methodologies for fatigue life prediction of composite materials have frequently been adopted. However, these are usually based on a simplified probabilistic approach considering only the variation of fatigue test data. The main object of this work is to propose a fatigue reliability analysis model which accounts for the effect of all sources of variation such as fabrication and workmanship, error in the fatigue model, load itself, etc. The proposed model is examined using the previous experimental data of GFRP and it is shown that it can be practically applied for fatigue problems in composite materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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