This study is to develop database by an experimental method for the development of condition based maintenance for auxiliary equipment in marine engine systems. Existing ships have been performing regular maintenance, so the actual measurement data development is very incomplete. Therefore, it is best to develop a database on land tests. In this paper, a database developed by an experimental method is presented. First, failure case analysis and reliability analysis were performed to select a failure mode. For the failure simulation test, a test bed for land testing was developed. The failure simulation test was performed based on the failure simulation scenario in which the failure simulation test plan was defined. A 1.5TB failure simulation database has been developed, and it is expected to serve as a basis for ship failure diagnosis and prediction algorithm model development.
This paper suggests a fracture simulation method for SFR metallic fuel pin under accident condition. Two major failure mechanisms - creep damage and eutectic penetration - are implemented in the suggested method. To simulate damaged element, stress-reduction concept to reduce stiffness of the damaged element is applied. Using the proposed method, the failure size of cladding can be predicted in addition to the failure time and failure site. To verify the suggested method, Whole-pin furnace (WPF) test and TREAT-M test conducted at Argonne National Laboratory (ANL) are simulated. In all cases, predicted results and experimental results are overall in good agreement. Based on the simulation result, the effect of eutectic-penetration depth representing failure behavior on failure size is studied.
This study aims at the analyze of unsteady downstream flow due to dam failure along dam failure scenario and applied to Yeoncheon Dam which was collapsed August 1st 1999, using HEC-RAS simulation model. The boundary conditions of this unsteady flow simulation are that dam failure arrival time could be at 02:45 a.m. August 1st 1999 and failure duration time could be also 30 minutes. Downstream 19.5 km from dam site was simulated for unsteady flow analysis in terms of dam failure and non-failure cases. For the parameter calibration, observed data of Jeonkok station were used and roughness coefficient was applied to simulation model. The result of the peak discharge difference was 2,696 to $1,745\;m^3/sec$ along the downstream between dam failure and non-failure and also peak elevation of water level showed meanly 0.6m difference. Those results of these studies show that dam failure scenarios for the unknown failure time and duration were rational because most results were coincident with observed records. And also those results and procedure could suggest how and when dam failure occurs and downstream unsteady flow analyzes.
This study aims at the estimation of dam failure time and dam failure scenario analysis of and applied to Yeoncheon Dam which was collapsed August 1st 1999, using HEC-HMS, DAMBRK-FLDWAV simulation model. As the result of the rainfall-runoff simulation, the lancet flood amount of the Yeoncheon Dam site was $10,324\;m^3/sec$ and the total outflow was $1,263.90\;million\;m^3$. For the dam failure time estimation, 13 scenarios were assumed including dam failure duration time and starting time, which reviewed to the runoff results. The simulation time was established with 30 minutes intervals between one o'clock to 4 o'clock in the morning on August 1, 1999 for the setup standard for each case of the dam failure time estimation, considering the arrival time of the flood, when the actually measured water level was sharply raising at Jeongok station area of the Yeoncheon Dam downstream, As results, dam failure arrival time could be estimated at 02:45 a.m., August 1st 1999 and duration time could be also 30 minutes. Those results and procedure could suggest how and when dam failure occurs and analyzes.
Eui-Kyun Park;Jun-Won Park;Yun-Jae Kim;Yukio Takahashi;Kukhee Lim;Eung Soo Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.4134-4145
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2023
This paper proposes strain-based failure model of A533B1 pressure vessel steel to simulate failure, followed by application to OECD lower head failure (OLHF) test simulation for experimental validation. The proposed strain-based failure model uses simple constant and linear functions based on physical failure modes with the critical strain value determined either using the lower bound of true fracture strain or using the average value of total elongation depending on the temperature. Application to OECD Lower Head Failure (OLHF) tests shows that progressive deformation, failure time and failure location can be well predicted.
Katafygiotis, Lambros;Moan, Torgeir;Cheungt, Sai Hung
Structural Engineering and Mechanics
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제25권3호
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pp.347-363
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2007
A novel methodology, referred to as Auxiliary Domain Method (ADM), allowing for a very efficient solution of nonlinear reliability problems is presented. The target nonlinear failure domain is first populated by samples generated with the help of a Markov Chain. Based on these samples an auxiliary failure domain (AFD), corresponding to an auxiliary reliability problem, is introduced. The criteria for selecting the AFD are discussed. The emphasis in this paper is on the selection of the auxiliary linear failure domain in the case where the original nonlinear reliability problem involves multiple objectives rather than a single objective. Each reliability objective is assumed to correspond to a particular response quantity not exceeding a corresponding threshold. Once the AFD has been specified the method proceeds with a modified subset simulation procedure where the first step involves the direct simulation of samples in the AFD, rather than standard Monte Carlo simulation as required in standard subset simulation. While the method is applicable to general nonlinear reliability problems herein the focus is on the calculation of the probability of failure of nonlinear dynamical systems subjected to Gaussian random excitations. The method is demonstrated through such a numerical example involving two reliability objectives and a very large number of random variables. It is found that ADM is very efficient and offers drastic improvements over standard subset simulation, especially when one deals with low probability failure events.
DDARF (Discontinuous Deformation Analysis for Rock Failure) is a numerical algorithm for simulating jointed rock masses' discontinuous deformation. While its reinforcement simulation is only limited to end-anchorage bolt, which is assumed to be a linear spring simply. Here, several new reinforcement modes in DDARF are proposed, including lining reinforcement, full-length anchorage bolt and equivalent reinforcement. In the numerical simulation, lining part is assigned higher mechanical strength than surrounding rock masses, it may include multiple virtual joints or not, depending on projects. There must be no embedding or stretching between lining blocks and surrounding blocks. To realize simulation of the full-length anchorage bolt, at every discontinuity passed through the bolt, a set of normal and tangential spring needs to be added along the bolt's axial and tangential direction. Thus, bolt's axial force, shearing force and full-length anchorage effect are all realized synchronously. And, failure criterions of anchorage effect are established for different failure modes. In the meantime, from the perspective of improving surrounding rock masses' overall strength, a new equivalent and tentative simulation method is proposed, it can save calculation storage and improve efficiency. Along the text, simulation algorithms and applications of these new reinforcement modes in DDARF are given.
S. Y. Baek;T.J. Lim;J. S. Hong;C. H. Lie;Park, Chang K.
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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pp.691-698
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1996
This paper propose a procedure to estimate the system lifetime distribution using simulation method in a parametric framework and also develop the criterion for terminating the simulation. We assume that a system is composed of many components whose lifetime and repair time distributions are general, and repair of each component is imperfect or not. General simulation algorithms can not be adopted for this case, due to the dependency of successive operating times and the discontinuity in base line intensity function of failure process. Then we propose algorithms for generating failure times subject to imperfect repair. We develop the event time tracking logic for identifying the system failure time, and also develop the criterion for terminating the simulation. Our procedure is composed of two phases. The first phase of the procedure is to generate the system failure times from the inputs. The second phase is to estimate the lifetime distribution of the system. The best model is selected by a fully automated procedure among well-known parametric families, and the required parameters are estimated. We give examples to show the accuracy of our procedure and the effect of repair effect of components to system MTTF(Mean Time To Failure).
In this paper, the methodology for the reliability estimation of buried pipeline with longitudinal gouges and dent is presented and the limit state of buried pipeline is formulated by failure assessment diagram(FAD). The reliability of buried pipeline with defects has been estimated by using a theory of failure probability. The failure probability is calculated by using the FORM(first order reliability method) and Monte Carlo simulation. The results out of two procedures have been compared each other. It is found that the FORM and Monte Carlo simulation give similar results for varying boundary conditions and various random variables. Furthermore, it is also recognized that the failure probability increases with increasing of dent depth, gouge depth, gouge length, operating pressure, pipe outside radius and decreasing the wall thickness. And it is found that the analysis by using the failure assessment diagram gives highly conservative results than those by using the theory of failure probability.
The investigation on the verification of availability simulation for small-scale plant has been carried out. This study focuses on the availability variation induced by number of equipment and iteration with failure density function. The equipment classification of small-scale plant and failure type and the methodologies on Monte-Carlo simulation are established. The availability deviation with programs showed under Max. 1.7% for the case of normal function. This method could be used to availability evaluation of small-scale plant, but calibration of the failure density function is necessary for general application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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