Steam jet condensation is of great importance to pressure suppression containment and automatic depressurization system in nuclear power plant. In this paper, the condensation processes of sonic steam jet in a quiescent subcooled pool are recorded and analyzed, more precise understanding are got in direct contact condensation. Experiments are conducted at atmospheric pressure, and the steam is injected into the subcooled water pool through a vertical nozzle with the inner diameter of 10 mm, water temperature in the range of $25-60^{\circ}C$ and mass velocity in the range of $320-1080kg/m^2s$. Richardson number is calculated based on the conservation of momentum for single water jet and its values are in the range of 0.16-2.67. There is no thermal stratification observed in the water pool. Four condensation regimes are observed, including condensation oscillation, contraction, expansion-contraction and double expansion-contraction shapes. A condensation regime map is present based on steam mass velocity and water temperature. The dimensionless steam plume length increase with the increase of steam mass velocity and water temperature, and its values are in the range of 1.4-9.0. Condensation heat transfer coefficient decreases with the increase of steam mass velocity and water temperature, and its values are in the range of $1.44-3.65MW/m^2^{\circ}C$. New more accurate semi-empirical correlations for prediction of the dimensionless steam plume length and condensation heat transfer coefficient are proposed respectively. The discrepancy of predicted plume length is within ${\pm}10%$ for present experimental results and ${\pm}25%$ for previous researchers. The discrepancy of predicted condensation heat transfer coefficient is with ${\pm}12%$.
Substructure pseudo-dynamic hybrid simulation (SPDHS) combining the advantages of physical experiments and numerical simulation has become an important testing method for evaluating the dynamic responses of structures. Various parameter identification methods have been proposed for online model updating. However, if there is large model gap between the assumed numerical models and the real models, the parameter identification methods will cause large prediction errors. This study presents an ANN (artificial neural network) method based on forgetting factor. During the SPDHS of model updating, a dynamic sample window is formed in each loading step with forgetting factor to keep balance between the new samples and historical ones. The effectiveness and anti-noise ability of this method are evaluated by numerical analysis of a six-story frame structure with BRBs (Buckling Restrained Brace). One BRB is simulated in OpenFresco as the experimental substructure, while the rest is modeled in MATLAB. The results show that ANN is able to present more hysteresis behaviors that do not exist in the initial assumed numerical models. It is demonstrated that the proposed method has good adaptability and prediction accuracy of restoring force even under different loading histories.
Jiang, Yanbo;Xin, Yong;Liu, Wenbo;Sun, Zhipeng;Chen, Ping;Sun, Dan;Zhou, Mingyang;Liu, Xiao;Yun, Di
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.1
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pp.226-233
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2022
In the present work, a phase-field model was developed to investigate the influence of recrystallization on bubble evolution during irradiation. Considering the interaction between bubbles and grain boundary (GB), a set of modified Cahn-Hilliard and Allen-Cahn equations, with field variables and order parameters evolving in space and time, was used in this model. Both the kinetics of recrystallization characterized in experiments and point defects generated during cascade were incorporated in the model. The bubble evolution in recrystallized polycrystalline of U-Mo alloy was also investigated. The simulation results showed that GB with a large area fraction generated by recrystallization accelerates the formation and growth of bubbles. With the formation of new grains, gas atoms are swept and collected by GBs. The simulation results of bubble size and distribution are consistent with the experimental results.
Satellite observed brightness temperature simulation using a radiative transfer model (here after, RTM) is useful for various fields, for example sensor design and channel selection by using theoretically calculated radiance data, development of satellite data processing algorithm and algorithm parameter determination before launch. This study is focused on elaborating the simulation procedure, and analyzing of difference between observed and modelled clear sky brightness temperatures. For the CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) development, the simulated clear sky brightness temperatures are used to determine whether the corresponding pixels are cloud-contaminated in cloud mask algorithm as a reference data. Also it provides important information for calibrating satellite observed radiances. Meanwhile, simulated brightness temperatures of COMS channels plan to be used for assessing the CMDPS performance test. For these applications, the RTM requires fast calculation and high accuracy. The simulated clear sky brightness temperatures are compared with those of MTSAT-1R observation to assess the model performance and the quality of the observation. The results show that there is good agreement in the ocean mostly, while in the land disagreement is partially found due to surface characteristics such as land surface temperature, surface vegetation, terrain effect, and so on.
One of the important requirements for the application of reduced activation ferritic/martensitic steel is to retain proper mechanical properties in irradiation and high temperature conditions. In order to simulate the impact toughness with the effect of temperature and irradiation, a simulation model based on energy balance method consisted of crack initiation, plastic propagation and cleavage propagation stages was established. The effect of temperature on impact toughness was analyzed by the model and the trend of the simulation results was basicly consistent with the previous experimental results of CLAM steels. The load-displacement curve was simulated to express the low temperature ductile-brittle transition. The effect of grain size and inclusion was analyzed by the model, which was consistent with classical experiment results. The transgranular-intergranular transformation in brittle materials was also simulated.
Rotating machinery is widely applied in important equipment of nuclear power plants (NPPs), such as pumps and valves. The research on intelligent fault diagnosis of rotating machinery is crucial to ensure the safe operation of related equipment in NPPs. However, in practical applications, data-driven fault diagnosis faces the problem of small and imbalanced samples, resulting in low model training efficiency and poor generalization performance. Therefore, a deep convolutional conditional generative adversarial network (DCCGAN) is constructed to mitigate the impact of imbalanced samples on fault diagnosis. First, a conditional generative adversarial model is designed based on convolutional neural networks to effectively augment imbalanced samples. The original sample features can be effectively extracted by the model based on conditional generative adversarial strategy and appropriate number of filters. In addition, high-quality generated samples are ensured through the visualization of model training process and samples features. Then, a deep convolutional neural network (DCNN) is designed to extract features of mixed samples and implement intelligent fault diagnosis. Finally, based on multi-fault experimental data of motor and bearing, the performance of DCCGAN model for data augmentation and intelligent fault diagnosis is verified. The proposed method effectively alleviates the problem of imbalanced samples, and shows its application value in intelligent fault diagnosis of actual NPPs.
Hybrid simulation is increasingly being recognized as a powerful technique for laboratory testing. It offers the opportunity for global system evaluation of civil infrastructure systems subject to extreme dynamic loading, often with a significant reduction in time and cost. In this approach, a reference structure/system is partitioned into two or more substructures. The portion of the structural system designated as 'physical' or 'experimental' is tested in the laboratory, while other portions are replaced with a computational model. Many researchers have quite effectively used hybrid simulation (HS) and real-time hybrid simulation (RTHS) methods for examination and verification of existing and new design concepts and proposed structural systems or devices. This paper provides a detailed perspective of the enabling role that HS and RTHS methods have played in advancing the practice of earthquake engineering. Herein, our focus is on investigations related to earthquake engineering, those with CURATED data available in their entirety in the NEES Data Repository.
The buckling properties of a single-layered graphene sheet (SLGS) are examined using nonlocal integral first shear deformation theory (FSDT) by incorporating the influence of visco-Pasternak's medium. This model contains only four variables, which is even less than the conventional FSDT. The visco-Pasternak's medium is introduced by considering the damping influence to the conventional foundation model which modeled by the linear Winkler's coefficient and Pasternak's (shear) foundation coefficient. The nanoplate under consideration is subjected to compressive in- plane edge loads per unit length. The impacts of many parameters such as scale parameter, aspect ratio, the visco-Pasternak's coefficients, damping parameter, and mode numbers on the stability investigation of the SLGSs are examined in detail. The obtained results are compared with the corresponding available in the literature.
Previous research has shown that the inclined condition has an impact on the natural circulation (natural circulation) mode operation of Floating Nuclear Power Plant (FNPP) mounted on the movable marine platform. Due to its compact structure, small volume, strong maneuverability, the Integral Pressurized Water Reactor (IPWR) is adopted as marine reactor in general. The OTSGs of IPWR are symmetrically arranged in the annular region between the reactor vessel and core support barrel in this paper. Therefore, many parallel natural circulation loops are built between the core and the OTSGs primary side when the main pump is stopped. and the inclined condition would lead to discrepancies of the natural circulation drive head among the OTSGs in different locations. In addition, the flow rate and temperature nonuniform distribution of the core caused by inclined condition are coupled with the thermal hydraulics parameters maldistribution caused by OTSG group operating mode on low power operation. By means of the RELAP5 codes were modified by adding module calculating the effect of inclined, heaving and rolling condition, the simulation model of IPWR in inclined condition was built. Using the models developed, the influences on natural circulation operation by inclined angle and OTSG position, the transitions between forced circulation (forced circulation) and natural circulation and the effect on natural circulation operation by different OTSG grouping situations in inclined condition were analyzed. It was observed that a larger inclined angle results the temperature of the core outlet is too high and the OTSG superheat steam is insufficient in natural circulation mode operation. In general, the inclined angle is smaller unless the hull is destroyed seriously or the platform overturn in the ocean. In consequence, the results indicated that the IPWR in the movable marine platform in natural circulation mode operation is safety. Selecting an appropriate average temperature setting value or operating the uplifted OTSG group individually is able to reduce the influence on natural circulation flow of IPWR by inclined condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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