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Um bauliche Veränderungen in bestehenden Kraftwerksprozessen auf ihre Wirkungsweise untersuchen und thermodynamisch beziehungsweise wirtschaftlich bewerten zu können, werden thermische Kraftwerksprozesse mit geeigneter Simulationssoftware abgebildet und in verschiedenen Detaillierungsstufen ausgelegt oder nachgerechnet. Im Folgenden wird ein Weg aufgezeigt, wie mit Hilfe einer stationären Simulationssoftware die Gesamtjahresbilanz eines Kraftwerks vorausberechnet werden kann. Mit Hilfe von Prozessdaten aus Vorjahren wird nachgewiesen, dass das Berechnungsmodell das bestehende Kraftwerk mit einer Abweichung von weniger als drei Prozent bezüglich erzeugter elektrischer Leistung und Brennstoffeinsatz und bei bekannter Dampfproduktion abbilden kann. Das so verifizierte Modell kann zur Untersuchung von Zubaumaßnahmen oder Veränderungen im Kraftwerksprozess eingesetzt werden.
Computational models for the personalized analysis of human femurs contain uncertainties in bone material properties and loads, which affect the simulation results. To quantify the influence we developed a probabilistic framework based on polynomial chaos (PC) that propagates stochastic input variables through any computational model. We considered a stochastic E-ρ relationship and a stochastic hip contact force, representing realistic variability of experimental data. Their influence on the prediction of principal strains (ϵ1 and ϵ3) was quantified for one human proximal femur, including sensitivity and reliability analysis. Large variabilities in the principal strain predictions were found in the cortical shell of the femoral neck, with coefficients of variation of ≈40%. Between 60 and 80% of the variance in ϵ1 and ϵ3 are attributable to the uncertainty in the E-ρ relationship, while ≈10% are caused by the load magnitude and 5-30% by the load direction. Principal strain directions were unaffected by material and loading uncertainties. The antero-superior and medial inferior sides of the neck exhibited the largest probabilities for tensile and compression failure, however all were very small (pf<0.001). In summary, uncertainty quantification with PC has been demonstrated to efficiently and accurately describe the influence of very different stochastic inputs, which increases the credibility and explanatory power of personalized analyses of human proximal femurs.