Abstract
As a fundamental study to introduce the reliability-based design code, a statistical study is conducted for the material strength data collected from domestic construction sites. In order to develop a rational design code based on statistics and reliability theory, it is essential to obtain the statistical properties of material strength. Material strength data for concrete, reinforcing bars, and prestressing strands which are used in domestic construction sites are collected and statistically analyzed. Then, the statistical properties are compared with those used in the process of the reliability-based calibration of internationally leading design codes. The statistical properties of the domestic data are such that the bias factor is relatively uniform between 1.13 and 1.20 and the coefficient of variation is below 0.10. Reinforcing bar data show difference among different manufacturers but there is not much difference among re-bar diameters. In the case of tendons, which are high strength materials, both of the domestic and foreign data show smaller values of the bias factor and the coefficient of variation than those of concrete and re-bar. Statistical distribution of all the material strength can be properly assumed as normal, log-normal, or Gumbel distribution after analyzing the classified data by individual construction site and manufacturer rather than the mixed data obtained from different sources in order to express the individual distribution of each structure.
이 연구는 신뢰도기반 구조설계기준을 국내에 도입하기 위한 기초 연구의 일환으로, 국내 시공 현장에서 사용하는 구조 재료의 강도 현황을 조사하여 통계 분석하는데 목적을 둔다. 하중 및 구조 저항의 실측값을 기반으로 통계 및 신뢰도에 기반한 객관적이고 합리적인 구조물 설계기준을 개발하기 위하여 재료 강도의 통계 특성을 구하는 것이 필수적이다. 이를 위하여 국내 현장에서 시공에 사용한 콘크리트, 철근 및 PS 강재의 재료 강도를 수집하여 이들을 통계 처리하고 외국의 신뢰도 기반 설계기준 보정에 사용한 자료와 비교 분석하였다. 국내 콘크리트 자료의 편중 계수는 1.13에서 1.20의 범위에서 비교적 균등하였고 변동 계수는 0.10 이하로 나타났다. 철근 자료는 제조사별로 통계 특성이 차이를 보이고 있고 직경별로는 유사한 결과를 보였다. 강연선의 경우에는 고강도 재료이므로 국내 자료와 외국자료 모두 편중 계수와 변동 계수가 콘크리트와 철근에 비하여 작은 값을 보이고 있다. 통계 분포는 다양한 출처로 인하여 혼합된 전체 데이터 대신 개개의 구조물별로 사용되는 재료 강도의 분포를 모사하도록 데이터를 좀 더 세분하여 현장별, 제조사별로 분석한 결과 모든 재료 강도에 대하여 정규 분포, 로그 정규 분포 및 Gumbel 분포로 가정하여도 적절한 결과를 보이고 있다.
