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한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제49권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
495 - 503 (9page)

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Operators of nuclear power plants may not be equipped with sufficient information during aloss-of-coolant accident (LOCA), which can be fatal, or they may not have sufficient time toanalyze the information they do have, even if this information is adequate. It is not easy topredict the progression of LOCAs in nuclear power plants. Therefore, accurate information ontheLOCAbreak positionandsize should be provided to efficientlymanage the accident. In thispaper, the LOCA break size is predicted using a cascaded fuzzy neural network (CFNN) model. The input data of theCFNNmodel are the time-integrated values of each measurement signalfor an initial short-time interval after a reactor scram. The training of the CFNN model isaccomplished by a hybrid method combined with a genetic algorithm and a least squaresmethod. As a result, LOCA break size is estimated exactly by the proposed CFNN model.

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