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대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 대한건축학회논문집 - 구조계 제21권 제10호
발행연도
2005.10
수록면
119 - 126 (8page)

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Concrete recycling is one of the important subjects for sustainable development in these times. Due to the characteristic of production method of recycled aggregate, recycled concrete shows possible reduction of strength. In spite of this reduction, strength prediction method of general concrete is still used for the prediction of recycled concrete strength. For the study of predicting the compressive strength of recycled aggregate concrete, this research compared neural networks with regression analysis as data mining techniques to analyze the result data and compared the accuracy for each techniques. The research used 525 results of compressive strength experiments of recycled aggregate concrete, which are executed for this paper. As the result of comparison, the neural network(NN) models give higher prediction accuracy and research demonstrates that using NNs to predict the strength of recycled concrete is practical and appropriate.

목차

Abstract

1. 서론

2. 이론적 고찰

3. 실험계획

4. 강도예측 모델의 구축

5. 결론

참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
, 2002. , 재생골재를 사용한 콘크리트의 동결융해 저항성 14 (. 3) : 307 ~ 314 google schola , p.p.195-1982004. , 재생골재 생산방식의 차이에 따른 재생 굵은골재의 품질 특성에 관한 비교 연구 24 (1) google schola , 200 , 재생골재 콘크리트 강도의 조기 추정에 관한 실험적 연구 23 (2) : 431 ~ 434 google schola , 1997. , 재생골재 콘크리트의 역학적 성질 13 (9) : 305 ~ 312 google schola , 200 , 재생골재 적용 콘크리트의 강도예측 21 (6) : 49 ~ 55 google schola

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