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Integrating best estimate plus uncertainty analysis into model-based systems engineering
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AI
DOI：10.1016/j.nucengdes.2026.114752.png)
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摘要
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福岛事故后新核反应堆的许可面临重大挑战，由于核系统的复杂性和严格的监管要求。基于模型的系统工程（MBSE）已成为管理此类复杂系统开发的实用方法，而最佳估计加不确定性（BEPU）方法已在安全评估的监管框架中证明具有价值。然而，提供证据证明系统满足指定要求所需的数字模型和数据库通常被隔离在学科特定的数据仓库中。为解决此挑战，本文提出了一种模型分解结构（MBS）方法，使用一组可互连的模型无缝集成MBSE、计算机辅助工程（CAE）模型和BEPU分析。巴西多功能反应堆（RMB）作为所研究的系统，用以例证所提方法的有效性。将需求规范与有限元分析（FEA）相链接，该分析估计了慢速失流事故情景下的峰值包壳温度。此外，通过实验设计（DOE）和方差分析（ANOVA）识别关键设计因素。最后，应用Wilks定理和蒙特卡罗模拟进行不确定性量化。结果表明，峰值包壳温度的95/95上限容差保持在核沸腾起始点以下。此外，使用Wilks定理可以降低不确定性量化的计算成本，且在大样本量的蒙特卡罗模拟中，采样方法的影响可以忽略不计。这种方法可以增强新反应堆许可过程中监管要求的验证与确认（V&V）。
Keyword:
Model-based systems engineering
Computer-aided engineering
Finite element analysis
Verification and validation
Best estimate plus uncertainty
期刊
N
IF:
2.1
论文数:
452
被引数:
1.9W
机构
引用论文
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