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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.10
- 수록면
- 215 - 218 (4page)
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The purpose of this paper is to develop a module of HICons(High-Intelligence-based Diagnosis System for Concrete Structure) that can provide in-place strength information of the concrete to facilitate concrete form removal and quality control of concrete structure. For this purpose, the system is developed with artificial neural networks (ANN) that can learn cylinder test and non-destructive test results using Impact-echo method and SASW(Spectral analysis of surface wave method) as training patterns. The concrete strength prediction module is classified into ANN-Ⅰ and ANN-Ⅱ. ANN-Ⅰ predicts concrete strength based on basic information, material properties, measurement and temperature & humidity history from pouring day to 28th day after pouring. ANN-Ⅱ predicts concrete strength based on additionally non-destructive test data. In the simulation results of ANN-Ⅱ show higher accuracy than that of ANN-Ⅰ.
목차
Abstract
1. 서론
2. 시스템 개요
3. 실험방법
4. 신경망 모델
5. 결론
감사의 글
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