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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 43 - 50 (8page)
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최근에는 콘크리트 구조물이 고성능화, 대형화됨에 따라 고유동화 콘크리트의 수요가 증가하고 있다. 고유동성 콘크리트는 재료 분리 없이 유동성이 높으며, 펌프 운반도 불필요하여 진동 작업 없이 자체적으로 채워진다. 그러나, 고유동성 콘크리트는 혼합재, 물, 골재, 그리고 고성능 감수제를 첨가한 복합체이다. 이러한 재료와 변동으로 인해 민감하게 반응하며, 동일한 재료와 양의 슬럼프 플로우가 항상 일정하지 않으며 시행착오를 여러 번 반복할 경우 시간과 비용이 소요된다. 이 연구에서 40MPa와 60MPa로 나누어 신경망 이론에 적용하면 입력 값 수준의 배합설계 모델을 제안할 수 있다. 따라서 실제 검증 실험를 통해 배합 설계의 가능성을 확인함으로써 재료 낭비와품질 변동을 최소화할 수 있다. 배합 설계 모델의 고유동성 콘크리트에서 도출된 신경망 이론을 적용하면 데이터를 충족시킨다. 주로 20개의 데이터를 수집하고 40MPa, 60MPa의 고유동성 콘크리트에 사용되는 고로슬래그미분말, 플라이애시, 실리카 흄으로 구성되어 있다. 신경망 이론을 적용하기 위해 다층 퍼셉트론이 사용되었다. 목표 압축 강도를 설정하고, 검증 테스트를 통해 모델 적용 가능성과 타당성을 검증했다. 검증 시험의 결과, 압축 강도를 출력 값을 두어 플라이 애시와 실리카 흄을 사용시 40MPa의 고유동성 콘크리트에 사용되었을 때오차율이 4.3%였다. 60MPa의 고유동성 콘크리트는 실리카 흄과 고로슬래그 미분말을 사용하였을때 오차율이 5.8%였다.
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참고문헌 (18)
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Felekoglu, B / 2007 / Effect of Water/Cement Ratio on the Fresh and Hardened Properties of Self-Compacting concrete / Building and Environment 42(4):1795~1802
Lee, Y. J / 2014 / A Study on the Mix Design of 60MPa, Class High Strength Concrete Using Nueral Network / Journal of the Architectural Institute of Korea 16(3):169~176
Yeh, I. C / 2006 / Exploring Concrete Slump Model Using Artificial Neural Networks / Journal of Computing in Civil Engineering 20(3):1332~1344
Aggarwal, A / 2011 / Prediction of Compressive Strength of Self-compacting Concrete with Fuzzy Logic / International Journal of Mathematical and Computational Science 5(5):168~179
Lai, S / 1997 / Concrete Strength Prediction by Means of Neural Network / Construction and Building Materials 11(2):132~141
Lee, Y. J / 2014 / A Study on the Mix Design of 60MPa, Class High Strength Concrete Using Nueral Network / Journal of the Architectural Institute of Korea 16(3):169~176
Yeh, I. C / 2006 / Exploring Concrete Slump Model Using Artificial Neural Networks / Journal of Computing in Civil Engineering 20(3):1332~1344
Aggarwal, A / 2011 / Prediction of Compressive Strength of Self-compacting Concrete with Fuzzy Logic / International Journal of Mathematical and Computational Science 5(5):168~179
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