본 연구에서는 Bayesian 확률법을 이용한 성능기반형 배합설계방법(Perfomance Based Mixture Design, 이하 PBMD)을 고강도 콘크리트 배합설계에 활용하여 요구성능을 만족하는 고강도 콘크리트 배합비를 찾는 것을 목표로 하고 있다. 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.
이 연구의 목적은 인공경량골재 콘크리트의 생산에서 $CO_2$ 배출량을 저감시킬 수 있는 천연모래 치환 기반의 배합설계 절차를 제시하는 것이다. 379개의 경량골재 콘크리트 배합 데이터를 사용하여 $CO_2$ 배출량과 콘크리트의 압축강도에 대한 천연모래의 치환율의 영향을 평가하였다. Yang et al.이 제시한 배합설계절차 및 데이터베이스를 이용한 비선형 회귀 분석에 기반하여 목표 성능(압축강도, 초기 슬럼프, 공기량 및 $CO_2$ 저감률)을 만족하기 위한 천연모래의 치환율 및 콘크리트 배합설계를 결정할 수 있는 간단한 모델식을 제시하였다. 뿐만 아니라, 제안된 모델식은 주어진 경량골재 콘크리트 배합표에서 $CO_2$ 배출량을 직접 계산하는데 효율적으로 이용될 수 있다.
본 연구에서는 고성능 콘크리트의 조기강도 발현 특성에 대한 배합설계의 영향을 검토한 것으로서, 특히 혼화재의 종류 및 사용량에 따른 조기재령에서의 강도발현특성을 검토하여, 고성능 콘크리트의 배합설계시 현장 시공조건에 따른 효율적인 배합설계를 위한 기초자료를 제시하고자 하였다.
본 연구의 목적은 구조용 경량골재 콘크리트의 배합설계 절차를 확립하고, 설계강도로부터 콘크리트 목표 기건밀도의 범위를 평가하는 것이다. 본 절차를 확립하기 위해, 기존 347 실험데이터의 비선형 회귀분석 및 두 경계조건 (절대용적 및 콘크리트 기건밀도)에 기반한 수학적 모델을 구성하였다. 배합설계 모델제시 결과, 설계강도에 대한 물-시멘트비와 콘크리트 기건밀도는 굵은골재 체적비의 증가와 함께 감소하는데, 이 경향은 모래 경량보다는 전 경량골재 콘크리트에서 현저하였다. 경량골재 콘크리트의 기건단위는 설계강도에 따라 임의의 범위에서 설정되어야 하는데, 이는 제시된 모델에 의해 평가될 수 있다.
이 연구의 목적은 다양한 혼화재를 기반으로 목표 $CO_2$ 저감율 뿐만 아니라 콘크리트 초기 슬럼프, 공기량 및 28일 압축강도와 같은 종래의 요구 사항을 만족하는 $CO_2$ 저감 콘크리트의 합리적인 배합 설계 절차를 확립하는 것이다. $CO_2$ 배출과 콘크리트의 압축강도에 혼화재가 미치는 영향을 평가하기 위해, 실내 배합 및 레미콘 공장 데이터(전체 12537 배합표)를 분석하였다. 콘크리트의 배합에 따른 $CO_2$ 배출량 평가를 위해 고려된 시스템 경계는 재료 채취 및 가공에서부터 레미콘 공장에서 콘크리트 생산단계까지이다. 구축된 12537 콘크리트 배합 데이터를 사용한 비선형 회귀 분석을 통해 혼화재의 종류 및 치환율, W/B, S/a와 같은 콘크리트 배합 설계를 결정할 수 있는 간단한 모델식을 제시하였다. 또한, 주어진 콘크리트 배합에 대한 $CO_2$ 배출량은 제안된 모델식을 이용하여 직접 계산 될 수 있다. 결국, 개발된 배합 설계 절차는 레미콘 분야에서 $CO_2$ 저감 콘크리트의 초기배합표를 결정하는데 효율적으로 이용될 수 있다.
콘크리트의 배합설계와 압축강도 평가는 지속가능한 구조물의 내구성을 위한 기초적인 자료로서 활용되고 있다. 하지만, 콘크리트 배합설계는 최근 배합요소의 다변화 등의 이유로 인하여 정확한 배합요소 산정이나 기준값 설정에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 딥러닝 기법을 사용하여 삼성분계 콘크리트의 배합요소를 산정하는 양방향 해석의 예측모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 콘크리트 배합요소 산정을 위한 DNN 기반 예측모 델은 층 수, 은닉 뉴런 수를 변수로 한 총 8개의 모델을 사용하여 성능평가 및 비교를 실시하였으며, 이후 학습된 DNN 모델을 사용하여 소요압축강도에 따른 콘크리트 배합 산정 결과를 출력하였다. 모델의 성능평가 결과, 콘크리트 압축 강도 인자에 대하여 평균 약 1.423%의 오류율을 나타내었으며, 삼성분계 콘크리트 배합인자 예측에 대하여 평균 8.22%의 MAPE 오차를 만족하였다. DNN 모델의 구조별 성능평가 비교 결과, 모든 배합인자에 대하여 DNN5L-2048 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 학습된 DNN 모델을 사용하여 30, 50MPa의 소요압축강도를 가지는 삼성분계 콘크 리트 배합표 예측을 진행하였으며, 추후 학습을 위한 데이터 세트 확장과 실제 콘크리트 배합표와 DNN 모델 출력 콘 크리트 배합표 간의 비교를 통한 검증 과정이 필요할 것으로 판단된다.
콘크리트 압축강도가 설계의 규준이 될 경우 배합비를 결정하는 방법은 여러 가지가 있으나, 파괴에너지 및 탄성계수와 같은 규준이 주어질 경우 배합비 결정에 적용하는 방법은 거의 없다. 이를 위하여 본 연구는 콘크리트 재료성질의 관계에 관한 배합설계도(Mix design diagram)를 제안하였다. 이 방법은 시멘트량, 물-시멘트 비가 콘크리트의 압축강도, 탄성계수, 할렬인장강도, 파괴에너지 그리고 콘크리트 특성길이(Characteristic length)에 주는 영향을 실험에 의하여 규명하였다. 시편제작을 위하여 각기 다른 물-시멘트비와 워커빌리티를 갖는 6종류의 무근콘크리트 배합이 사용되었다.
이 연구의 목적은 Bayesian 통계법을 통하여 얻어진 만족도 곡선을 활용하여 체계적으로 콘크리트 재료성능을 평가하고 배합설계를 하는 것이다. 단일변수 만족도 곡선은 콘크리트 성능기준을 만족할 확률을 콘크리트 재료변수 함수로서 나타낸다. 여러 개의 만족도 곡선을 결합해 하나의 만족도 곡선으로 나타내기 위하여 Importance Factor와 Goodness value라는 신규개념을 도입하여 서로 다른 재료변수들이 콘크리트성능에 미치는 영향을 정량화하고 서로 다른 재료변수들을 공통된 하나의 변수로 통합하는 것을 가능하도록 하였다. 또한 PBMD 과정에 의한 설계예제를 제시함으로써 목표지향적 콘크리트배합설계의 한 방법을 제시하고 그 유효성에 대해 증명하였다. 마지막으로, 실제 구조물에 대한 적용 가능성을 확인하기 위해 PBMD과정에 의한 콘크리트의 기대성능 결과값과 ACI 기준에 의한 결과값을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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