Prediction of Flow Accelerated Corrosion of NPP Pipeline Elements by Network Simulation Method

Based on a comprehensive approach that uses the computer simulation of the process of destroying structural materials and technology of self-learning neural networks, a methodology has been developed for predicting the rate of flow accelerated corrosion (FAC) of pipeline elements with a single-phase...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблеми машинобудування
Date:2018
Main Authors: Biblik, I.V., Avramov, K.V., Rusanov, R.A.
Format: Article
Language:English
Published: Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України 2018
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158792
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Prediction of Flow Accelerated Corrosion of NPP Pipeline Elements by Network Simulation Method / I.V. Biblik, K.V. Avramov, R.A. Rusanov // Проблеми машинобудування. — 2018. — Т. 21, № 3. — С. 13-19. — Бібліогр.: 8 назв. — англ, рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Based on a comprehensive approach that uses the computer simulation of the process of destroying structural materials and technology of self-learning neural networks, a methodology has been developed for predicting the rate of flow accelerated corrosion (FAC) of pipeline elements with a single-phase medium of the second circuit of nuclear power plants (NPPs). На основі комплексного підходу, що використовує комп'ютерне моделювання процесу руйнування конструкційних матеріалів і технологію самонавчальних нейронних мереж, розроблено методологію прогнозування швидкості ерозійно-корозійного зносу (ЕКЗ) елементів трубопроводів з однофазним середовищем другого контуру АЕС. На основе комплексного подхода, использующего компьютерное моделирование процесса разрушения конструкционных материалов и технологию самообучающихся нейронных сетей, разработана методология прогнозирования скорости эрозионно-коррозионного износа (ЭКИ) элементов трубопроводов с однофазной средой второго контура АЭС.
ISSN:0131-2928