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콘크리트 압축강도추정 기술

등록일 2004.05.26 한글파일한글 (hwp) | 9페이지 | 가격 1,000원

목차

1. 연구배경
2. 기존의 연구들
2.1 강도추정 이론
2.2 압축강도 조기 추정
2.3 기존 강도 추정 방법의 단점
3. 콘크리트의 압축강도에 대한 영향인자
4. ANN을 사용한 압축강도 추정의 장점
5. ANN에 대하여
5.1 개요
5.2 인공 신경망의 특징
5.3 인공 신경망의 종류
5.4 역전파 알고리즘

본문내용

1. 연구배경
콘크리트 압축강도 추정은 국내 현장에서는 콘크리트의 품질을 확인하기 위하여 타설 전에 콘크리트의 시공성 판단을 위한 슬럼프 시험과 내구성 차원에서 공기량 시험을 시행하고 있으나, 콘크리트 품질특성 중에서 가장 중요한 압축강도는 타설 후 28일이 경과한 후에야 측정하게 되어 있어 시험결과를 신속하게 공사에 반영할 수 없기 때문에 경화 후의 콘크리트 압축강도를 조기에 판정할 수 있는 방안이 요구된다. 특히 공기조절, 거푸집 탈형시기 결정, support의 철거시기, prestressed concrete의 긴장해제 시기를 조절함에 있어 이러한 압축강도의 조기 판정은 매우 중요한 사항이라 할 수 있다.
현재 콘크리트의 품질관리에 있어 압축강도의 조기판정을 위한 여러 방법들이 소개되고 있으나, 이러한 방법들은 수 시간 및 수일이 소요되거나, 작업이 번거롭기 때문에 현장에서 콘크리트의 품질관리를 위한 적용에는 어려움이 많았다. 이러한 문제를 조금이라도 개선해보고자 많은 노력들이 이루어졌고 또 지금도 이루어 지고 있는데 인공신경망을 통한 콘크리트 압축강도 추정도 그 중 하나라 할 수 있다.

참고 자료

1. 김인주, 신경망을 이용한 콘크리트의 배합요소 및 강도추정, 대구대학교 박사 학위 논문, 1999.
2. 조홍범, 배합표에 의한 현장 콘크리트의 압축강도 추정, 한양대학교 석사학위 논문, 2001.
3. 오주원외 2명, ‘콘크리트 배합설계에 있어서 신경망의 이용’, 한국 콘크리트 학회지 제9권 2호, 1997.
4. 이승창외 1명, ‘모듈화된 신경망 모델을 이용한 콘크리트 강도 추정 시스템 개발’, 대한건축학회 19권 4호, 2003.
5. Mehta P.K., Concrete; Structure, properties, and materials, 2nd Ed., Prentice-Hall, New Jersey, America.
6. Hi H.G., 'Prediction of compressive strength of concrete by neural networks', cement and concrete research Vol.30, 2000.
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