Lekang Chen ;Chuqi Chen ;Linna Wang ;Wenjie Zeng ;Zhifeng Li
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.7
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pp.2395-2406
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2023
To study the influence of parameter uncertainty in small pressurized water reactor (SPWR) once-through steam generator (OTSG), the nonlinear mathematical model of the SPWR is firstly established. Including the reactor core model, the OTSG model and the pressurizer model. Secondly, a control strategy that both the reactor core coolant average temperature and the secondary-side outlet pressure of the OTSG are constant is adopted. Then, the uncertainty quantification method is established based on Latin hypercube sampling and statistical method. On this basis, the quantitative platform for parameter uncertainty of the OTSG is developed. Finally, taking the uncertainty in primary-side flowrate of the OTSG as an example, the platform application work is carried out under the variable load in SPWR and step disturbance of secondary-side flowrate of the OTSG. The results show that the maximum uncertainty in the critical output parameters is acceptable for SPWR.
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.
Recently, hybrid and electric vehicles have been actively developed to replace internal combustion engine (ICE) vehicles. However, their vibrations and noise with complex spectra cause discomfort to drivers. To reduce the vibrations transmitted through primary excitation sources such as powertrains, structural changes have been introduced. However, the interference among different parts is a limitation. Thus, active mounting systems based on smart materials have been actively investigated to overcome these limitations. This study focuses on diminishing the source movement when a structure with two active mounting systems is excited to a single sinusoidal and a multi-frequency signal, which were investigated for source movement reduction. The overall structure was modeled based on the lumped parameter method. Active vibration control was implemented based on the modeled structure, and a multi-normalization least mean square (NLMS) algorithm was used to obtain the control input for the active mounting system. Furthermore, the performance of the NLMS algorithm was compared with that of the quantification method to demonstrate the performance of active vibration control. The results demonstrate that the vibration attenuation performance of the source component was improved.
The Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) method has been widely used to evaluate the uncertainty of a best-estimate thermal hydraulic system code against a figure of merit. This uncertainty is typically evaluated based on the physical model's uncertainties determined by expert judgment. This paper introduces the application of data assimilation methodology to determine the uncertainty bands of the physical models, e.g., the mean value and standard deviation of the parameters, based upon the statistical approach rather than expert judgment. Data assimilation suggests a mathematical methodology for the best estimate bias and the uncertainties of the physical models which optimize the system response following the calibration of model parameters and responses. The mathematical approaches include deterministic and probabilistic methods of data assimilation to solve both linear and nonlinear problems with the a posteriori distribution of parameters derived based on Bayes' theorem. The inverse problem was solved analytically to obtain the mean value and standard deviation of the parameters assuming Gaussian distributions for the parameters and responses, and a sampling method was utilized to illustrate the non-Gaussian a posteriori distributions of parameters. SPACE is used to demonstrate the data assimilation method by determining the bias and the uncertainty bands of the physical models employing Bennett's heated tube test data and Becker's post critical heat flux experimental data. Based on the results of the data assimilation process, the major sources of the modeling uncertainties were identified for further model development.
The development systems for the Structural Health Monitoring has attracted considerable interest from several engineering fields during the last decades and more specifically in the aerospace one. In fact, the introduction of those systems could allow the transition of the maintenance strategy from a scheduled basis to a condition-based approach providing cost benefits for the companies. The research presented in this paper consists of a definition and next comparison of four methods applied to numerical measurements for the extraction of damage features. The first method is based on the determination of the Structural Intensity field at the on-resonance condition in order to acquire information about the dissipation of vibrational energy throughout the structure. The Damage Quantification Indicator and the Average Integrated Global Amplitude Criterion methods need the evaluation of the Frequency Response Function for a healthy plate and a damaged one. The main difference between these two parameters is their mathematical definition and therefore the accuracy of the scalar values provided as output. The fourth and last method is based on the Mode-shape Curvature, a FRF-based technique which requires the application of particular finite-difference schemes for the derivation of the curvature of the plate. All the methods have been assessed for several damage conditions (the shape, the extension and the intensity of the damage) on two test plates: an isotropic (steel) plate and a 4-plies composite plate.
In this paper, an inverse approach based on uniform load surface (ULS) is presented for structural damage localization and quantification. The ULS is excellent approximation for deformed configuration of a structure under distributed unit force applied on all degrees of freedom. The ULS make use of natural frequencies and mode shapes of structure and in mathematical point of view is a weighted average of mode shapes. An objective function presented to damage detection is discrepancy between the ULS of monitored structure and numerical model of structure. Solving this objective function to find minimum value yields damage's parameters detection. The teaching-learning based optimization algorithm has been employed to solve inverse problem. The efficiency of present damage detection method is demonstrated through three numerical examples. By comparison between proposed objective function and another objective function which make use of natural frequencies and mode shapes, it is revealed present objective function have faster convergence and is more sensitive to damage. The method has good robustness against measurement noise and could detect damage by using the first few mode shapes. The results indicate that the proposed method is reliable technique to damage detection in structures.
Jo, Jung-Heum;Chung, Yong-Taek;Choi, Seong-Wook;Ok, Changsoo
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.4
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pp.131-137
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2018
People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user's opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.
Efforts for reducing greenhouse gas emission coping with climate change have also been performed in the field of water and wastewater works. In particular, the technical development for reducing energy has been applied in operating water distribution system. The reduction of energy in water distribution system can be achieved by reducing structural loss induced by topographic variation and operational loss induced by leakage and friction. However, both analytical and numerical approaches for analyzing energy budget of water distribution system has been challengeable because energy components are affected by the complex interaction of affecting factors. This research drew mathematical equations for 5 types of state (hypothetical, ideal, leak-included ideal, leak-excluded real, and real), which depend on the assumptions of topographic variation, leakage, and friction. Furthermore, the derived equations are schematically illustrated and applied into simple water network. The suggested method makes water utilities quantify, classify, and evaluate the energy of water distribution system.
Kim, Tae-Yun;Seo, Sang-Sin;Kim, Young-Jae;Yang, Hee-Kyung;Hwang, Jeong-Min;Kim, Kwang-Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.15
no.5
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pp.595-605
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2012
Various methods for measuring strabismus have been developed and used in clinical diagnosis. However, most of them are based on the visual inspection by clinicians. For this reason, there is a high possibility of subjective evaluation in clinical decisions and they are only useful for cooperative patients. Therefore, the development of a more objective and reproducible method for measuring strabismus is needed. In this paper, we introduce a new software to complement the limitations of previous diagnostic methods. Firstly, we simply obtained facial images of patients and performed several preprocessing steps based on the spherical RGB color model with them. Then, the measurement of strabismus was performed automatically by using our 3D eye model and mathematical algorithm. To evaluate the validity of our software, we performed statistical correlation analysis of the results of the proposed method and the Krimsky test by two clinicians for ten patients. The coefficients of correlation for two clinicians were very high, 0.955 and 0.969, respectively. The coefficient of correlation between two clinicians also showed 0.968. We found a statistically significant correlation between two methods from our results. The newly developed software showed a possibility that it can be used as an alternative or effective assistant tool of previous diagnostic methods for strabismus.
Nowadays, digital Radiography (DR) systems are widely used in clinical sites and substitute the analog-film x-ray imaging systems. The resolution of DR images depends on several factors such as characteristic contrast and motion of the object, the focal spot size and the quality of x-ray beam, x-ray scattering, the performance of the DR detector (x-ray conversion efficiency, the intrinsic resolution). The DR detector is composed of an x-ray capturing element, a coupling element and a collecting element, which systematically affect the system resolution. Generally speaking, the resolution of a medical imaging system is the discrimination ability of anatomical structures. Modulation transfer function (MTF) is widely used for the quantification of the resolution performance for an imaging system. MTF is defined as the frequency response of the imaging system to the input of a point spread function and can be obtained by doing Fourier transform of a line spread function, which is extracted from a test image. In clinic, radiologic technologists, who are in charge of system maintenance and quality control, have to evaluate or make routine check on their imaging system. However, it is not an easy task for the radiologic technologists to measure MTF accurately due to lack of their engineering and mathematical backgrounds. The objective of this study is to develop and provide for radiologic technologists a medical system imaging evaluation tool, so that they can measure and quantify system performance easily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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