Lee, Seung Wook;Chung, Bub Dong;Bang, Young-Seok;Bae, Sung Won
Nuclear Engineering and Technology
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제46권4호
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pp.481-488
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2014
An analysis of the uncertainty quantification related to LBLOCA using the Monte-Carlo calculation has been performed and compared with the tolerance level determined by the Wilks' formula. The uncertainty range and distribution of each input parameter associated with the LOCA phenomena were determined based on previous PIRT results and documentation during the BEMUSE project. Calulations were conducted on 3,500 cases within a 2-week CPU time on a 14-PC cluster system. The Monte-Carlo exercise shows that the 95% upper limit PCT value can be obtained well, with a 95% confidence level using the Wilks' formula, although we have to endure a 5% risk of PCT under-prediction. The results also show that the statistical fluctuation of the limit value using Wilks' first-order is as large as the uncertainty value itself. It is therefore desirable to increase the order of the Wilks' formula to be higher than the second-order to estimate the reliable safety margin of the design features. It is also shown that, with its ever increasing computational capability, the Monte-Carlo method is accessible for a nuclear power plant safety analysis within a realistic time frame.
The coolant temperature feedback coefficient is an important parameter of reactor core power control system. To study the coolant temperature feedback coefficient influence on the core power control system of small PWR, the core power control system is built with the nonlinear model and fuzzy control theory. Then, the uncertainty quantification method of reactor core parameters is established based on the Latin hypercube sampling method and the Bootstrap method. Finally, under the conditions of reactivity step perturbation and coolant inlet temperature step perturbation, uncertainty analysis for two cases is carried out. The result shows that with fuzzy controller and fuzzy PID controller, the uncertainty of the coolant temperature feedback coefficient affects the core power control system, and the maximum uncertainties of core relative power, coolant temperature deviation, fuel temperature deviation and total reactivity are acceptable.
In order to properly quantify fission reactor neutronics parameter uncertainties, we have to use covariance data and sensitivity profiles consistently. In the present paper, we establish two consistent methodologies for uncertainty quantification: a self-shielded cross section-based consistent methodology and an infinitely-diluted cross section-based consistent methodology. With these methodologies and the covariance data of uranium-238 nuclear data given in JENDL-3.3, we quantify uncertainties of infinite neutron multiplication factors of light water reactor and fast reactor fuel cells. While an inconsistent methodology gives results which depend on the energy group structure of neutron flux and neutron-nuclide reaction cross section representation, both the consistent methodologies give fair results with no such dependences.
급격히 발전하는 도시지역 및 산업단지의 경우 불투수지역이 대부분이며, 이로 인해 유출이 증가함에 따라 내수침수가 발생할 확률이 높아지고 있다. 도시지역의 유출해석은 대부분 SWMM 모형을 이용하여 강우-유출해석을 수행하고 있으나 이러한 모형은 실제 자연 현상을 해석하는데 한계가 있으며, 모형 자체도 불확실성을 가지고 있어 정확한 유출해석을 하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 모형의 매개변수를 조사하고 불확실성을 가지는 매개변수를 선정한 후 매개변수의 불확실성 정도를 불확실성 정량화 지수를 이용하여 정량화하였다. 수행 결과 관조도계수의 불확실성이 가장 크며, 유출량에 미치는 영향도 가장 컸다. 그러므로 우수관거 설계 시 관조도계수 추정을 보다 정확히 산정하여야 하며, 불확실성 정도를 예측하여 유출해석에 반영하고, 각 매개변수가 가지는 특성을 파악한다면 내수 침수를 예방하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
Uncertainty quantification is the most important challenge in seismic fragility assessment of structures. The precision increment of the quantification method leads to reliable results but at the same time increases the computational costs and the latter will be so undesirable in cases such as reliability-based design optimization which includes numerous probabilistic seismic analyses. Accordingly, the authors' effort has been put on the development and validation of an approach that has reduced computational cost in seismic fragility assessment. In this regard, it is necessary to apply the appropriate methods for consideration of two categories of uncertainties consisting of uncertainties related to the ground motions and structural characteristics, separately. Also, cable-stayed bridges have been specifically selected because as a result of their complexity and the according time-consuming seismic analyses, reducing the computations corresponding to their fragility analyses is worthy of studying. To achieve this, the fragility assessment of three case studies is performed based on existing and proposed approaches, and a comparative study on the efficiency in the estimation of seismic responses. For this purpose, statistical validation is conducted on the seismic demand and fragility resulting from the mentioned approaches, and through a comprehensive interpretation, sufficient arguments for the acceptable errors of the proposed approach are presented. Finally, this study concludes that the combination of the Capacity Spectrum Method (CSM) and Uniform Design Sampling (UDS) in advanced proposed forms can provide adequate accuracy in seismic fragility estimation at a significantly reduced computational cost.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권2호
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pp.127-153
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2012
This paper presents an advanced computational method for the prediction of the responses in the frequency domain of general linear dissipative structural-acoustic and fluid-structure systems, in the low-and medium-frequency domains and this includes uncertainty quantification. The system under consideration is constituted of a deformable dissipative structure that is coupled with an internal dissipative acoustic fluid. This includes wall acoustic impedances and it is surrounded by an infinite acoustic fluid. The system is submitted to given internal and external acoustic sources and to the prescribed mechanical forces. An efficient reduced-order computational model is constructed by using a finite element discretization for the structure and an internal acoustic fluid. The external acoustic fluid is treated by using an appropriate boundary element method in the frequency domain. All the required modeling aspects for the analysis of the medium-frequency domain have been introduced namely, a viscoelastic behavior for the structure, an appropriate dissipative model for the internal acoustic fluid that includes wall acoustic impedance and a model of uncertainty in particular for the modeling errors. This advanced computational formulation, corresponding to new extensions and complements with respect to the state-of-the-art are well adapted for the development of a new generation of software, in particular for parallel computers.
The difficulty in modeling complex nonlinear structures lies in the presence of significant sources of uncertainties mainly attributed to sudden changes in the structure's behavior caused by regular aging factors or extreme events. Quantifying these uncertainties and accurately representing them within the complex mathematical framework of Structural Health Monitoring (SHM) are significantly essential for system identification and damage detection purposes. This study highlights the importance of uncertainty quantification in SHM frameworks, and presents a comparative analysis between intrusive and non-intrusive techniques in quantifying uncertainties for SHM purposes through two different variations of the Kalman Filter (KF) method, the Ensemble Kalman filter (EnKF) and the Polynomial Chaos Kalman Filter (PCKF). The comparative analysis is based on a numerical example that consists of a four degrees-of-freedom (DOF) system, comprising Bouc-Wen hysteretic behavior and subjected to El-Centro earthquake excitation. The comparison is based on the ability of each technique to quantify the different sources of uncertainty for SHM purposes and to accurately approximate the system state and parameters when compared to the true state with the least computational burden. While the results show that both filters are able to locate the damage in space and time and to accurately estimate the system responses and unknown parameters, the computational cost of PCKF is shown to be less than that of EnKF for a similar level of numerical accuracy.
화학분석 분야에는 ISO 17025에 따른 체계적 품질 관리/보증의 요구가 커지면서, 측정 불확도의 표기가 크게 요구되고 있다. 측정품질의 정량화를 위하여, 화학분석의 QA/QC 문헌들로부터 화학분석 품질에 영향을 미치는 중요한 불확도 요소를 선정하였고, 이것을 측정결과 평가 요소의 기본인 7개의 품질요소로서 반복성, 직선성, 소급성, 변동성, 매질효과, 균질성, 안정성으로 구분하였다. 화학분석의 QA/QC를 위한 이 7대 품질 요소의 측정 모델화, 표준불확도의 계산 및 합성방법을 각각 예로서 제시하였다.
Existing studies on radar rainfall uncertainties were performed to reduce the uncertainty for each stage by using bias correction during the quantitative radar rainfall estimation process. However, the studies do not provide quantitative comparison with the uncertainties for all stages. Consequently, this study proposes a suitable approach that can quantify the uncertainties at each stage of the quantitative radar rainfall estimation process. First, the new approach can present initial and final uncertainties, increasing or decreasing the uncertainty, and the uncertainty percentage at each stage. Furthermore, Maximum Entropy (ME) was applied to quantify the uncertainty in the entire process. Second, for the uncertainty quantification of radar rainfall estimation at each stage, this study used two quality control algorithms, two rainfall estimation relations, and two bias correction techniques as post-processing and progressed through all stages of the radar rainfall estimation. For the proposed approach, the final uncertainty (ME = 3.81) from the ME of the bias correction stage was the smallest while the uncertainty of the rainfall estimation stage was higher because of the use of an unsuitable relation. Additionally, the ME of the quality control was at 4.28 (112.34%), while that of the rainfall estimation was at 4.53 (118.90%), and that of the bias correction at 3.81 (100%). However, this study also determined that selecting the appropriate method for each stage would gradually reduce the uncertainty at each stage. Finally, the uncertainty due to natural variability was 93.70% of the final uncertainty. Thus, the results indicate that this new approach can contribute significantly to the field of uncertainty estimation and help with estimating more accurate radar rainfall.
Uncertainties are calculated for pressurized water reactor (PWR) spent nuclear fuel (SNF) characteristics. The deterministic code STREAM is currently being used as an SNF analysis tool to obtain isotopic inventory, radioactivity, decay heat, neutron and gamma source strengths. The SNF analysis capability of STREAM was recently validated. However, the uncertainty analysis is yet to be conducted. To estimate the uncertainty due to nuclear data, STREAM is used to perturb nuclear cross section (XS) and resonance integral (RI) libraries produced by NJOY99. The perturbation of XS and RI involves the stochastic sampling of ENDF/B-VII.1 covariance data. To estimate the uncertainty due to modeling parameters (fuel design and irradiation history), surrogate models are built based on polynomial chaos expansion (PCE) and variance-based sensitivity indices (i.e., Sobol' indices) are employed to perform global sensitivity analysis (GSA). The calculation results indicate that uncertainty of SNF due to modeling parameters are also very important and as a result can contribute significantly to the difference of uncertainties due to nuclear data and modeling parameters. In addition, the surrogate model offers a computationally efficient approach with significantly reduced computation time, to accurately evaluate uncertainties of SNF integral characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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