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학술저널
저자정보
유성구 (서남대학교) 설남오 (서남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제3호
발행연도
2017.3
수록면
194 - 198 (5page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.8022

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Currently, domestic nuclear power plants have been in operation for more than 20 years. The designed lifespan of these nuclear power plants is approaching their limit. Kori Unit 1 already extended its operation in 2014, even though its design life was already over. When evaluating whether the nuclear power plant is continuously operated, it is necessary to have a method for estimating the state of the Chlorosulfonated Polyethylene(CSPE) cable that is used for power, communication, and control lines. It is designed for more than 40 years of use under normal circumstances, but its service life may be affected by environmental factors such as temperature, radiation, etc. This paper proposes a method with which to predict the aging state based on the results of various physical analyses according to the CSPE cables’ years of use. We predicted the aging state and applied a neural network method to implement the predicted life prediction algorithm based on the experimental results of the dielectric constant, apparent density, and elongation. The predictive performance was verified by a comparative experiment using a virtual degradation test specimen.

목차

Abstract
I. 서론
II. 가속열화 케이블 시료 특성 분석
III. 신경회로망 노화상태 예측 시스템
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-003-002247990