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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 18 - 25 (8page)
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경량혼합토의 일축압축강도는 배합비에 크게 의존한다. 경량혼합토와 다양한 경량혼합토의 구성성분들의 관계를 특징짓기 위한 기존연구에서는 시험을 통한 회귀모델을 사용하여 정규화계수를 제안하였다. 그러나 실내시험에서 얻은 결과는 재료와 배합비사이의 관계가 복잡하기 때문에 일정한 예측의 정확도를 기대할 수 없다. 이 연구에서는 다양한 배합조건에서 수행된 실내시험결과를 바탕으로 심층신경망 모델을 적용함으로써 경량혼합토의 일축압축강도를 예측하였다. 제안된 심층신경망 모델을 사용함으로써 설계 배합조건으로 구성된 경량혼합토의 일축압축강도 값을 합리적으로 산정할 수 있다.
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참고문헌 (14)
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Bengio, Y. / 2014 / Representatio n learning : a review and new perspectives / IEEE Transactions on Patter Analysis and Machine Intelligence 35(8):1798~1828
Das, S. K. / 2011 / Application of Artificial Intelligence to Maximum Dry Density and Unconfined Compressive Strength of Cement Stabilized Soil / Geotechnical and Geological Engineering 29(3):329~342
황중호 / 2010 / 경랑기포혼합토로 단기간에 시공된 확폭도로성토체의 특성 / 대한토목학회 논문집D 30(4):377~386
Nair, V. / 2010 / Rectified Linear Units impr ove restricted Booltzmann Machines / Proceedings of the 27th International on Machine Learning :809~814
Narendra, B. S. / 2006 / Prediction of unconfined compressive strength of soft grounds using computational intelligence techniques : a comparati ve study / Computers and Geotechnics 33(3):196~208
Das, S. K. / 2011 / Application of Artificial Intelligence to Maximum Dry Density and Unconfined Compressive Strength of Cement Stabilized Soil / Geotechnical and Geological Engineering 29(3):329~342
황중호 / 2010 / 경랑기포혼합토로 단기간에 시공된 확폭도로성토체의 특성 / 대한토목학회 논문집D 30(4):377~386
Nair, V. / 2010 / Rectified Linear Units impr ove restricted Booltzmann Machines / Proceedings of the 27th International on Machine Learning :809~814
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