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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.11
- 수록면
- 3 - 10 (8page)
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The purpose of this study is to develop the diagnosis system for the maintenance and safety evaluation of concrete structure. This study is based on Impact-Echo(IE) method as Non-destructive test and Artificial Neural Networks(ANN) as artificial intelligence. IE method has been used to evaluate the integrity of concrete structures. This method can be applied in searching the thickness of concrete slab and the location of defects. Artificial Neural Networks(ANN) have been recently used to deal with problems involving incomplete or imprecise information. Also, it can continuously re-train the new data and accumulates new experience and knowledge. The proposed ANN-based model can predict concrete strength, thickness and the kinds of embedded entities. For this, the results of non-destructive test as signals are used for training patterns in ANN model. Futhermore, ANN-based model can predict the kinds of embedded entities which are steel plate, bar and PVC pipe, after the learning the FFT signals as input and identification number as desired-output.
목차
Abstract
1. 서론
2. 충격반향기법
3. 인공신경망 이론
4. 신경망 모델의 학습데이터 생성을 위한 실험
5. 강도 및 두께 추정용 신경망 모델의 개발
6. 결합된 이질재의 종류 추정용 신경망 모델의 개발
7. 결론
감사의 글
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