본 연구의 목적은 당사 콘크리트 배합설계 프로그램인 쌍용배합설계시스템(Ssangyong Mix Proportioning Design System ; 이하 SMPD라 칭한다)을 기본으로해서 슬래그시멘트에 대한 콘크리트 배합설계(안)을 제안함으로써 콘크리트 현장에서 합리적으로 콘크리트를 제조할 수 있도록 하는데 있다. 연구 내용은 슬래그시멘트와 보통시멘트간의 콘크리트 물성차이를 실험실적으로 규명하기 위해서 슬래그 함유량 및 양생 온도별로 슬래그시멘트의 콘크리트 강도발현특성, 물시멘트비, 단위수량변화 및 응결특성 등을 검토하였으며 그 결과를 이용하여 슬래그시멘트의 콘크리트 배합설계를 시행, 표준배합과 현장배합표를 제시하였다.
콘크리트 배합설계의 목적은 사용 조건에 따라 요구되는 성능을 만족시키는 콘크리트를 만들기 위하여 가장 경제적이며 실용적인 재료의 혼합비율을 결정하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 배합설계에 대한 깊은 이해가 필요한 데 실제는 배합설계가 매우 어렵고 복잡한 일로 인식되어 있다. 따라서 본 연구에서는 배합설계이론을 고찰하고 비쥬얼 베이직으로 배합설계 프로그램을 작성함으로써 콘크리트 공학의 초보자도 이 프로그램을 이용하여 쉽게 배합설계를 할 수 있도록 하였다.
본 연구는 배합설계시 사용빈도가 높은 CODE를 대상으로 하여 설계기준강도 210∼500㎏/㎠인 보통 및 고강도 콘크리트이 배합설계절차를 정립하였고, 관련 기술정보와 전문가와 경험 및 지식 등을 분석정리하여 전문가 시스템을 위한 지식베이스를 구축하였다. 또한 지식의 표현방법, 결론의 추론방식 및 전문가 시스템 개발도구 등에 대한 비교연구를 수행하여 보다 효율적인 콘크리트 배합설계를 위한 전문가 시스템을 개발하였다.
국내의 각종 시방서 및 지침에 수록되어 있는 기존 마샬 배합설계 방법은 일본 도로공단의 규격을 도입하여 사용한 것이다. 이러한 배합설계 방법은 최근의 도로 포장의 공용성에 많은 문제점을 야기시키는 원인 중의 하나로 인식되어지고 있다 따라서 현재 외국의 배합설계 과정에서 가장 많이 이용되고 있는 용적 개념의 도입을 통해 개선된 마샬 배합설계 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 개선된 배합설계 방법은 공극률 4%에 해당하는 아스팔트 함량을 예비 최적 아스팔트 함량으로 결정한 후 포화도, VMA(골재 간극률), 안정도, 흐름값의 마샬 물성치를 만족하면 이를 최적 아스팔트 함량으로 정하는 방법이다. 이러한 배합설계 방법은 기존 방법에서는 고려하지 않는 VMA 값을 도입하였으며, 현장에서 오차가 많이 발생되는 마샬 안정도 시험을 설계 요소가 아닌 검토 요소로 정함으로써 배합설계의 오류를 줄이는 방법이다. 실내 실험을 통한 기존 방법과 개선 방법의 비교 결과. 공극률을 제외한 최적 아스팔트 함량, 밀도, 안정도, 그리고 흐름값의 마샬 물성치에서는 비슷한 결과값을 나타내었다. 이는 개선 방법을 적용할 때 다른 마샬 물성치들은 큰 변동이 없이 일정한 공극률을 가지는 혼합물 생산이 가능하다는 것을 나타낸다. 따라서 개선된 마샬 배합설계 방법은 현장에서 일정한 공극률(4%)을 가지는 혼합물의 생산을 가능하게 하고, 이는 아스팔트 혼합물의 품질 향상에 큰 도움을 줄 것으로 생각된다.
콘크리트의 배합설계를 위해서는 각종 콘크리트 표준 시방서의 내용에 대하여 잘 알아야 할 뿐 아니라 현장 경험이 많은 전문가의 경험을 필요로 한다. 그러나 배합 설계에 관련된 모든 인자들과 그 인자들 간의 상호작용에 대하여 모두 고려할 수는 없다. 따라서 적적한 배합설계에 관한 판단은 품질관리를 위한 재료시험을 통하여 판단할 수밖에 없고 그 결과에 따라 보정하는 과정을 거치게 된다. 이렇듯 콘크리트의 배합설계는 재료, 온도, 현장조건, 기술자의 숙련도 등에 대하여는 불확실성이 존재하고 계산과 시험과정에 존재하는 오차로 인하여 엄격한 품질관리를 하여야만 하기 때문에 자칫 지루하며 복잡하고 힘든 일이 될 수밖에 없다. 본 연구에서는 이렇듯 콘크리트의 배합설계 과정에서 나타나는 피할 수 없는 불확실성과 오차들을 최소화하기 위하여 신경망을 적용하였다. 신경망의 학습과 검증을 위한 자료는 콘크리트 표준시방서에 따라 설계기준 강도, 굵은골재 최대치수, 슬럼프, 골재의 조립율 등을 변화시켜 가면서 이론적으로 물-시멘트비, 잔골재율, 단위 수량, 단위 시멘트량, 단위 잔골재량, 단위 굵은 골재량 등을 구하여 사용하였다. 특히 콘크리트의 실제강도는 동일한 조건하에서 강도시험을 실시하여도 결과가 서로 다르게 나타나는 확율변수인점도 고려하였다. 콘크리트의 배합설계에 신경망을 적용한 결과는 그 적용성이 매우 컸다.
콘크리트 타설현장의 조건은 콘크리트 강도에 커다란 영향을 주며, 따라서 콘크리트 배합은 콘크리트 타설시 현장조건을 반영할 수 있도록 설계되어야 한다. 즉, 콘크리트 배합은 현장양생온도, 작업환경, 타설방법 등을 고려하여 최적화하는 노력이 필요하다. 본 연구목적은 현장 콘크리트 타설시 발생하는 양생온도와 작업지연 등 외부영향인자를 고려하여 가장 대응을 잘 할 수 있는 콘크리트 배합설계를 제공하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해서 본 연구에서는 로버스트 설계방법을 콘크리트 배합설계에 적용했다. 사례분석에서는 양생온도와 작업지연 등 외부영향요인과 함께 콘크리트 성분의 조합을 적용하여 콘크리트 실내 테스트를 실시했다. 실험결과 로버스트 설계방법을 적용할 경우 외부영향요인이 주어 졌을 때 가장 효과적으로 대응을 할 수 있는 콘크리트 배합설계를 선정할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Bayesian 통계법을 이용한 성능기반형 배합설계방법(Perfomance Based Mixture Design, 이하 PBMD)을 고강도 콘크리트 배합설계에 활용하여 요구성능을 만족하는 고강도 콘크리트 배합비를 찾는 것을 목표로 하고 있다. PBMD 방법은 Bayesian 통계법을 통해 얻어진 만족도 곡선을 활용한 성능중심의 콘크리트배합설계과정으로서 어떠한 조건이나 환경에서도 쉽게 적용이 가능하여 현재의 설계기준을 대체할 수 있는 하나의 대안으로 생각된다. 고강도 콘크리트의 여러 가지 재료 성능 변수들을 구하기 위해 수행한 여러 가지 실험들의 결과를 바탕으로 고강도 콘크리트 배합설계 시 PBMD 방법의 적용가능성에 대해 검토하였으며 지역에 따른 환경조건, 사용 가능한 재료, 적용 가능한 콘크리트생산기술 등을 고려하여 목표성능을 만족시키는 최적의 콘크리트 배합비를 구하는 과정을 PBMD 방법을 적용한 예제를 통해 나타내었다. PBMD 과정을 적용한 고강도 콘크리트의 배합설계의 현장 적용성을 검토하기 위해 ACI에 기술된 결과와의 비교를 통해 그 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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