유한요소해석 기반 원전 기계구조물 충격-질량지표 개발

문성인; 강토; 한순우

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 문성인 (한국원자력연구원) 강토 (한국원자력연구원) 한순우 (한국원자력연구원)

저널정보: 한국압력기기공학회 한국압력기기공학회 논문집 한국압력기기공학회 논문집 제14권 제1호

발행연도: 2018.6

수록면: 38 - 47 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

For safe operation of nuclear power plants, a loose-part monitoring system (LPMS) is used to detect and locate loose-parts within the reactor coolant system, and to estimate their mass and damage potential. There are several methods to estimate mass, such as the center frequency method based on the Hertz’s impact theory, a frequency ratio method and so on, but it is known that these methods cannot provide accurate information on impact response for identifying the impact source. Thanks to increasing computing power, finite element analysis (FEA) method recently become an available option to calculate reliably impact response behavior. In this paper, a finite element analysis model to simulate the propagation behavior of the bending wave, generated by a metal ball impact, is validated by performing a series of impact tests and the corresponding finite element analyses for flat plate and shell structures. Also, a FEA-based metal sphere signal map is developed, and then blind tests are performed to verify the map. This study provides an accurate simulation method for predicting the metal impact behavior and for building a metal sphere signal map, which can be used to estimate the mass of loose-parts on site in nuclear power plants.

#Loose Part(금속이물질) #Bending Wave(굽힘파) #Mass Estimation(질량추정) #Metal Sphere Signal Map(충격질량지표)

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

Rhodes, W.D / 2012 / Export Control Guide: Loose Parts Monitoring Systems for Nuclear Power Plants / Oak Ridge National Laboratory

Mayo, C.W / 1988 / Loose-Parts Monitoring System Improvements / Electric Power Research Institute

Park, J.H / 2006 / An Impact Source Localization using Wigner-Ville Distribution on Nuclear Power Plant Pressure Boundary Structures

신성환 / 2011 / MASS ESTIMATION OF IMPACTING OBJECTS AGAINST A STRUCTURE USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK WITHOUT CONSIDERATION OF BACKGROUND NOISE / Nuclear Engineering and Technology 43(4):343~354

Kim, J. S. / 2002 / Development of automatic algorithm for localizing loose parts with a steam generator / Nuclear Engineering and Design 219:269~276

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문과 함께 이용한 논문

디지탈 하드웨어 시뮬레이터에서의 인공지능기법적용에 관한 연구 ( A Feasibility Study on Artificial Intelligence Approaches to the Design of Digital Hardware Simulators )

조현수 , 김재희 한국통신학회 학술대회논문집 1986 .01

유아교육기관장 리더십 연구에 대한 분석 : 유아교육 학회지에 게재된 논문들을 중심으로

곽윤숙 열린유아교육연구 2014 .02

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (18)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)