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

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문성인 (한국원자력연구원) 김경모 (한국원자력연구원) 이경근 (한국원자력연구원) 유용균 (한국원자력연구원) 김동진 (한국원자력연구원)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제53권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
4,060 - 4,066 (7page)
DOI
https://doi.org/10.1016/j.net.2021.06.040

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
Flow-accelerated corrosion (FAC) of carbon steel piping is a significant problem in nuclear power plants. The basic process of FAC is currently understood relatively well; however, the accuracy of predictionmodels of the wall-thinning rate under an FAC environment is not reliable. Herein, we propose amethodology to construct pipe wall-thinning rate prediction models using artificial neural networks anda convolutional neural network, which is confined to a straight pipe without geometric changes. Furthermore, a methodology to generate training data is proposed to efficiently train the neural networkfor the development of a machine learning-based FAC prediction model. Consequently, it is concludedthat machine learning can be used to construct pipe wall thinning rate prediction models and optimizethe number of training datasets for training the machine learning algorithm. The proposed methodologycan be applied to efficiently generate a large dataset from an FAC test to develop a wall thinning rateprediction model for a real situation

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

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