본 논문에서는 플라이애시 콘크리트의 재령에 따른 변화를 예측하기 위한 모델식을 제시하고 그 모델식의 유효성을 검토하였다. 기존에 행해졌던 실험결과를 모델식을 이용하여 회귀분석한 후에 그 결과를 플라이애시 대체량과 물-시멘트비에 따라 분석하였다. 해석결과에 의하면 예측 모델식은 실험결과를 일정오차내에서 잘 모델링하였다. 그러나 물-시멘트비가 매우 작은 경우에는 플라이애시 대체량이 증가하면 실험값과 예측값의 오차가 조금 증가하는 경향을 나타내었다. 플라이애시 대체량이 증가할수록 한계상대압축강도의 크기가 증가하였고 초기 겉보기 활성에너지도 한계상대압축강도와 같이 플라이애시 대체량이 증가할수록 증가하였다. 0.40이하의 물-시멘트비에서는 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지의 크기가 일정하고 물-시멘트비가 0.40을 초과하면 물-시멘트비의 증가에 따라 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지가 조금씩 증가하였다.
The purpose of this study is to develop a strength control model for application of variety internal condition at construction field. The results of this study were shown as follows ; 1) According to results of compressive strength of concrete by using equivalent age, new curve is applicable of construction field because there is similar relation with logistic curve. 2) It is shown that the construction period is shorten by reduction of the formwork removal time, because a predicted compressive strength of using the new curve is high than proposed compressive strength of standard.
Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC3-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC3-ECC compressive strength makes the prediction of LC3-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC3-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC3-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC3-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R2) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC3-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.
The major object of this study is to investigate experimentally the experimental equation by the non-destructive testing methods of ultrasonic pulse velocity, rebound number, combined method of ultrasonic pulse velocity and rebound number, maturity which are applicable to the evaluation of compressive strength of concrete at early ages. Also test result of mix are statistically analyzed to infer the correlation coefficient between the maturity and the compressive strength of concrete. The results show good application of Logistic curve for estimating strength development under various curing temperature. The relation between ultrasonic pulse velocity, rebound number, combined method of ultrasonic pulse velocity and rebound number and compressive strength of concrete have low correlation coefficient, but maturity method show good correlation coefficient.
Recently, we are facing with the trend of demanding high durability concrete for creek structures. When creek structures are deteriorated, it is very difficult to repair them. The objective of this paper is to develop a mixing model for high durability creek concrete having 300kg/$\textrm{cm}^2$ compressive strength. According to the result of durability experiment, high durability concrete for creek structures has high resistance of air permeability, absorption, chloride diffusion, and chemical attack.
콘크리트의 강도를 예측하기 위하여 널리 사용되어 온 성숙도 모델은 양생온도와 재령을 이용하여 콘크리트 강도를 비교적 정확하게 평가할 수 있다. 그러나 수화생성물의 특성과 미세구조의 공극 분포와 같이 강도 발현과 관련이 있는 물리량을 고려하지는 못한다. 따라서, 본 연구에서는 강도에 대한 이러한 인자들의 영향정도를 규명하기 위해서 수화모델 및 모세관 공극률 계산방법을 정립하였고, 실험 변수로 재령과 양생 온도를 고려하여 다양한 물/시멘트비를 갖는 콘크리트의 압축강도실험을 수행하였다. 실험결과를 분석하여 수화도와 모세관 공극률과 같은 미세구조특성을 고려한 강도예측모델을 제안하였다. 실제 실험값과 모델식에 의한 강도 예측값을 비교하여 잘 일치하는 결과를 얻었다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 강도예측모델은 양생온도와 재령에 따른 초기재령 콘크리트의 압축강도를 일정오차 내에서 예측할 수 있다고 판단된다.
Hossain, Khandaker M.A.;Lachemi, Mohamed;Easa, Said M.
Computers and Concrete
/
제3권6호
/
pp.439-454
/
2006
This paper develops an artificial neural network (ANN) model for uniformly loaded restrained reinforced concrete (RC) slabs incorporating membrane action. The development of membrane action in RC slabs restrained against lateral displacements at the edges in buildings and bridge structures significantly increases their load carrying capacity. The benefits of compressive membrane action are usually not taken into account in currently available design methods based on yield-line theory. By extending the existing knowledge of compressive membrane action, it is possible to design slabs in building and bridge decks economically with less than normal reinforcement. The processes involved in the development of ANN model such as the creation of a database of test results from previous research studies, the selection of architecture of the network from extensive trial and error procedure, and the training and performance validation of the model are presented. The ANN model was found to predict accurately the ultimate strength of fully restrained RC slabs. The model also was able to incorporate strength enhancement of RC slabs due to membrane action as confirmed from a comparative study of experimental and yield line-based predictions. Practical applications of the developed ANN model in the design process of RC slabs are also highlighted.
본 연구에서는 촉진양생기술 중 하나인 마이크로웨이브 발열거푸집으로 양생된 콘크리트의 재령에 따른 압축강도를 예측할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 ACI 209R-92에서 제시하고 있는 모델식과 유사하지만 시멘트종류와 양생방법에 따른 계수를 실험과 그 결과의 회귀분석에 근거하여 수정하여 제안하였다. 실험실 규모의 실험체를 타설한 후 마이크로웨이브 발열거푸집으로 촉진양생한 후 실험체로부터 채취된 코어의 압축강도를 측정하였다. 측정강도결과는 표준코어강도와 현장 콘크리트강도로 보정되었으며, 이 자료를 근거로 회귀분석을 수행하였다.
The aim of this study is to compare the development of compressive strength of high-Flowing concrete with maturity and to investigate the applicability of strength prediction models of concrete. An experiment was attempted on the high-flowing concrete mixes using Ordinary portland cement, High belite cement, Blast furance slage cement and replaced Fly-ash of 30% by weight of Ordinary portland cement, the water-binder ratios of mixes being 0.35 and the curing temperatures being 30, 20, 10, 5$^{\circ}C$. Test results of mixes are statistically analyzed to infer the correlation coefficient between the maturity and the compressive strength of high-flowing concrete.
This study was conducted to investigate the strength development of fly ash concrete using the strength development estimation for the ready mixed concrete for construction of nuclear reactors. The findings are as follows. First, the higher the curing temperature becomes, the shorter the setting time becomes. In addition, the compressive strength also increased as the curing temperature gets higher. The apparent activation energy derived from ASTM C 1074 showed 34.75 KJ/mol. The results of concrete strength estimation confirmed that Gompertz model formula has good accuracy.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.