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박선규 (목원대학교) 박태근 (목원대학교) 이재연 (목원대학교) 박재형 (목원대학교) 양원직
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계 대한건축학회 2009년도 학술발표대회 논문집 - 구조계 제29권 제1호
발행연도
2009.10
수록면
531 - 534 (4page)

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The drying shrinkage in concrete is assumed to be related mainly to the removal of adsorbed water from the hydrated cement paste. The major concern with regard to the drying shrinkage of concrete structure is the potential for cracking, and any subsequent adverse impact on concrete durability or serviceability. This research predicted drying shrinkage of concrete using neural network which was applied to predict properties of concrete. New learning algorithms for the prediction of the drying shrinkage strain is proposed focusing on input layer components and a normalization method for input data and their validity is examined through several test data. In Neural Network algorithm, the main input data to be trained are the water contents, curing condition, relative humidity and etc. The results show that the new algorithms proposed herein successfully predict the drying shrinkage of concrete.
#건조수축 #균열 #내구성 #뉴랄-네트워크 #Drying Shrinkage #Cracking #Durability #Neural Network

목차

Abstract
1. 서론
2. 뉴랄-네트워크의 구조
3. 콘크리트의 건조수축량 예측
4. 결론
참고문헌

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