역전파 학습 알고리즘을 이용한 콘크리트와 부착된 FRP 판의 부착강도 모델 개발

박도경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박도경

저널정보: 한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제10권 제2호

발행연도: 2006.1

수록면: 133 - 142 (10page)

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FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.

#부착강도 #역전파학습 알고리즘 #신경망 #FRP #FRP #Bond Strength #Back-Propagation Algorithm #Neural Network

참고문헌 (8)

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/ 1997.6 / Bond Characteristics of CFRP Sheets in the CFRP Bonding Technique 19 (2) : 1599 ~ 1604

/ 1999 / Experimental Study on Bond Strength of Continuous Carbon Fiber Sheet : 407 ~ 416

/ 2000 / Research on the Bond Performance between CFRP Plate and Concrete : 247 ~ 253

/ 2001 / Experimental /Analytical Study on Interfacial Fracture Energy and Fracture Propagation along FRP-Concrete Interface : 133 ~ 142

/ 2001 / Experimental Study on Bond Performance Between Carbon Fiber Sheets and Concrete 22 (3) : 36 ~ 42

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