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자료유형
학술저널
저자정보
조승비 (부산대학교) 이동운 (동서대학교) 김대건 김영수
저널정보
대한건축학회지회연합회 대한건축학회연합논문집 대한건축학회연합논문집 제24권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
23 - 30 (8page)

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본 연구는 배합설계 도출 시 시행착오적인 방법으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하는 방법으로 신경망 이론을 활용하여 증해추출 왕겨분말을 혼입한 40MPa급 고강도 무시멘트 콘크리트의 배합설계모델을 제시하고자 하였다. 무기결합재의 종류 및 구성비율에 따라 특성이 크게 달라지는 무시멘트 콘크리트의 한계성을 해결하기 위해, 신경망 모델의 학습을 통하여 목표 압축강도를 설정하고 배합인자를 예측하여 증해추출 왕겨분말을 혼입한 40MPa급 고강도 무시멘트 콘크리트의 배합설계를 예측하는 모델을 제시하였다. 배합설계 데이터를 적용하여 압축강도의 실제 값과 예측 값을 비교한 학습검증의 결과 2성분계 무시멘트 콘크리트의 오차율은 4.1 ~ 6.9%이었으며, 3성분계 무시멘트 콘크리트의 오차율은 3.5 ~ 3.8%로 3성분계 무시멘트 콘크리트의 압축강도의 오차율이 2성분계 무시멘트 콘크리트에 비해 상대적으로 작게 나타났다. 혼화재량을 출력변수로 둔 배합설계모델 검증실험 결과, 압축강도 목표 값과 실측 값의 오차율이 증해추출 왕겨분말과 고로슬래그 미분말을 사용한 배합은 3.8%, 3성분계 무시멘트 콘크리트에서는 5.0%로 나타났으며, 목표 압축강도 40MPa에 부합하는 배합인자들의 적정 수준을 예측할 수 있었다.
#증해추출 왕겨분말 #역전파 알고리즘 #신경망 모델 #압축강도 #Rice Husk Powder #Back-Propagation Algorithm #Neural Network #Compressive Strength

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