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저자정보
윤재영 (한국원자력연구원) 이태현 (한국기계연구원) 류경하 (한국기계연구원) 김용진 (한국기계연구원) 김성현 (한국기계연구원) 박종원 (한국기계연구원)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제53권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
304 - 313 (10page)
DOI
https://doi.org/10.1016/j.net.2020.06.022

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Nickel base Alloy X-750, which is used as fastener parts in light-water reactor (LWR), has experiencedmany failures by environmentally assisted cracking (EAC). In order to improve the reliability of passivecomponents for nuclear power plants (NPP's), it is necessary to study the failure mechanism and topredict crack growth behavior by developing a probabilistic failure model. In this study, The Bayesian inference was employed to reduce the uncertainties contained in EACmodeling parameters that have been established from experiments with Alloy X-750. Corrosion fatiguecrack growth rate model (FCGR) was developed by fitting into Paris’ Law of measured data from theseveral fatigue tests conducted either in constant load or constant DK mode. These parameters characterizing the corrosion fatigue crack growth behavior of X-750 were successfullyupdated to reduce the uncertainty in the model by using the Bayesian inference method. It isdemonstrated that probabilistic failure models for passive components can be developed by updating alaboratory model with field-inspection data, when crack growth rates (CGRs) are low and multiple inspectionscan be made prior to the component failure.

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