메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제49권 제7호
발행연도
2017.1
수록면
1,555 - 1,562 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
A loose part monitoring system is used to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor vessel orsteam generator. It is still necessary for the mass estimation of loose parts, one function of a loose partmonitoring system, to develop a new method due to the high estimation error of conventional methodssuch as Hertz's impact theory and the frequency ratio method. The purpose of this study is to propose amass estimation method using a Markov decision process and compare its performance with a methodusing an artificial neural network model proposed in a previous study. First, how to extract featurevectors using discrete cosine transform was explained. Second, Markov chains were designed withcodebooks obtained from the feature vector. A 1/8-scaled mockup of the reactor vessel for OPR1000 wasemployed, and all used signals were obtained by impacting its surface with several solid sphericalmasses. Next, the performance of mass estimation by the proposed Markov model was compared withthat of the artificial neural network model. Finally, it was investigated that the proposed Markov modelhad matching error below 20% in mass estimation. That was a similar performance to the method usingan artificial neural network model and considerably improved in comparison with the conventionalmethods.
#Discrete Cosine Transform #Loose Part Monitoring System #Markov Decision Process #Mass Estimation #Reactor Vessel

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
B. J. Olma / 1985 / Source location and mass estimation in loose parts monitoring of LWR's / Prog. Nucl. Energy 15 : 583 ~ 594 google schola B. J. Olma / 2003 / Experience with identification of loose part by acoustic monitoring of primary system / Prog. Nucl. Energy 43 : 225 ~ 232 google schola C. W. Mayo / 1999 / Loose-part mass and energy estimation / Prog. Nucl. Energy 34 : 263 ~ 282 google schola J. -H. Park / 2006 / Impact source localization on an elastic plate in a noisy environment / Meas. Sci. Technol 17 : 2757 ~ 2766 google schola J. -S. Kim / 2002 / Development of automatic algorithm for localizing loose parts with a steam generator / Nucl. Eng. Des 219 : 269 ~ 276 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0