دانلود مقاله انگلیسی رایگان:ابزار تشخیص آنلاین قوی برای تشخیص زود هنگام تصادف در نیروگاه های هسته ای - 2019
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی تشخیص الگو رایگان
  • Robust on-line diagnosis tool for the early accident detection in nuclear power plants Robust on-line diagnosis tool for the early accident detection in nuclear power plants
    Robust on-line diagnosis tool for the early accident detection in nuclear power plants

    دسته بندی:

    تشخیص الگو - Pattern recognition


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Robust on-line diagnosis tool for the early accident detection in nuclear power plants


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    ابزار تشخیص آنلاین قوی برای تشخیص زود هنگام تصادف در نیروگاه های هسته ای


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Reliability Engineering and System Safety, 186 (2019) 110-119: doi:10:1016/j:ress:2019:02:015


    نویسنده:

    Silvia Toloa, Xiange Tianb, Nils Bauschb, Victor Becerrab, T.V. Santhoshc, G. Vinodc, Edoardo Patelli⁎,a


    چکیده انگلیسی:

    Any loss of coolant accident mitigation strategy is necessarily bound by the promptness of the break detection as well as the accuracy of its diagnosis. The availability of on-line monitoring tools is then crucial for enhancing safety of nuclear facilities. The requirements of robustness and short latency implied by the necessity for fast and effective actions are undermined by the challenges associated with break prediction during transients. This study presents a novel approach to tackle the challenges associated with the on-line diagnostics of loss of coolant accidents and the limitations of the current state of the art. Based on the combination of a set of artificial neural network architectures through the use of Bayesian statistics, it allows to robustly absorb different sources of uncertainty without requiring their explicit characterization in input. It provides the quantification of the output confidence bounds but also enhances of the model response accuracy. The implemented methodology allows to relax the need for model selection as well as to limit the demand for user-defined analysis parameters. A numerical case-study entailing a 220 MWe heavy-water reactor is analysed in order to test the efficiency of the developed computational tool.
    Keywords: LOCA | Neural networks | Pattern recognition | Bayesian statistics | Fault diagnostics | On-line condition monitoring


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10
    حجم فایل: 1578 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2726 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2726 :::::::: افراد آنلاین: 76