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논문 기본 정보

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저자정보
박현일 (삼성물산) 김윤태 (부경대학교) 김홍주
저널정보
대한토목학회 대한토목학회논문집 C 大韓土木學會論文集 제27권 제2 C호
발행연도
2007.3
수록면
111 - 119 (9page)

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보강 경량토는 부산 신항만 건설현장에서 채취한 준설토와 시멘트, 기포 및 폐어망으로 구성되었다. 폐어망을 이용한 보강 경량토의 강도특성을 구하기 위해 다양한 배합조건에 대한 다수의 일축압축시험이 수행되었다. 경량혼합토의 일축압축강도와 응력-변형 거동은 시멘트 함유율, 수분 함유율, 기포 함유율 및 폐어망 함유율과 같은 배합조건에 크게 의존한다. 시멘트 함유율이 증가됨에 따라 일축압축강도 또한 증가하나, 함수비나 기포 함유율이 증가함에 따라 일축압축강도는 감소한다. 따라서 주어진 배합조건에서 경량혼합토의 압축강도를 예측하는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 다양한 배합조건에서 수행된 실내시험결과를 바탕으로 인공신경망 모델을 적용함으로써 보강 경량토의 일축압축강도를 추정하고자 하였다. 제안된 신경망 모델을 사용함으로써 설계 배합조건으로 구성된 보강경량토의 일축압축강도 값을 합리적으로 산정할 수 있다. 또한 다양한 배합조건이 일축압축강도 값에 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 수행하였다.
#artificial neural network(ANN) #reinforced lightweight soil(RLS) #waste fishing net #unconfined compression test #인공신경망 #보강경량토 #폐어망 #일축압축시험

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 페어망 보강 경량토
3. 보강 경량토 실험 결과
4. 인공신경망 모델링
5. 인공신경망 해석결과
6. 결론
감사의 글
참고문헌
Appendix : 인공신경망모델을 이용한 일축압축강도 계산예

참고문헌 (17)

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