The purpose of this study is to investigarte the mix design method and the mechanical properties of High stength Lightweight Concrete (HSLC). In the experment, concrete mixing was conducted to select the optimum mix design for HSLC in laboratory. Also, concrete mixing in ready mix design. As a result, it is possible to establish the mix design of HSLC according to the using these experimental results ;the estimate equation for unit weight of HSLC. the relationship between W/C and compressive strength of HSLC and the fluidity of HSLC in the view of workability
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.
It is proposed in this paper to develop the rational mix design system of High-strength concrete which is adjusted in the domestic circumstances. 1) Collect a lots of data in order to introduce the optimum mix design which has relation among material variables which compose High-strength concrete and run by using SAS (Statistical analysis system) which is one of multivariate statistical analysis method. 2) Select the important material variables for mix design of High-strength concrete by major component analysis and propose the standard range of each material variable along the target strengths. From the results of this study, it was proposed the range of proper material variables in domestic circumstance, which are W/C, S/A, air and admixture amounts, etc, at the target strengths for concrete kind. Also it was developed the optimum mix design program of High-strength concrete according to target strength and size of aggregate and made mix design ease in domestic construction site.
Concrete mix degign and adjustments are somewhat complicated and time-consuming tasks in which various uncertainties and errors are involved and depend on the quality control test results. In this paper, as a tool to minimize the uncertainties and errors the neural network is applied to the concrete mix design. Input data to train and test the neural network are obtained from the results of design and adjustments following the concrete standard specifications of Korea. The results show that neural networks have a strong potential as a tool for concrete mix design.
High performance concrete (HPC) depends on various parameters such as the type of cement, aggregate and water reducer amount. Generally, the ready concrete company in various regions according to the requirements and costs, mix design of concrete as well as type of cement, aggregates, and, amount of other components will vary as a result of moment decisions or dynamic optimization, though the ideal conditions will be more applicable for the design of mix proportion of concrete. This study aimed to apply dynamic optimization for mix design of HPC; consequently, the objective function, decision variables, input and output variables and constraints are defined and also the proposed dynamic optimization model is validated by experimental results. Results indicate that dynamic optimization objective function can be defined in such a way that the compressive strength or performance of all constraints is simultaneously examined, so changing any of the variables at each step of the process input and output data changes the dynamic of the process which makes concrete mix design formidable.
Recently, the demand for high fluidity concrete has been increased due to skyscrapers. However, it has its own limits. First of all, high fluidity concrete has large variation and through trial & error it costs lots of money and time. Neural network model has repetitive learning process which can solve the problem while training the data. Therefore, the purpose of this study is to predict optimum mix design of 40MPa, 60MPa high fluidity concrete by using neural network model and verifying compressive strength by applying real data. As a result, comparing collective data and predicted compressive strength data using MATLAB, 40MPa mix design error rate was 1.2%~1.6% and 60MPa mix design error rate was 2%~3%. Overall 40MPa mix design error rate was less than 60MPa mix design error rate.
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.
본 연구에서는 레미콘 제품에 Mix Design Nomogram을 적용하여 배합변수에 따른 파괴에너지 예측뿐만 아니라 파괴에너지에 따른 배합변수 예측을 가능하도록 하는데 그 목적이 있다. Mix Design Nomogram 작성을 위한 실험은 레미콘 생산회사의 실제 시방배합표를 사용하였으며, RILEM 50-FMC 위원회에서 제안한 3점 휨 실험을 실시하였다. 그 결과, 레미콘 제품에 파괴에너지가 예측 가능한 Mix Design Nomogram의 적용 가능성을 확인하였으며, 이를 이용한 프로그램 개발로 레미콘 배합설계 자동화를 위한 가능성을 확인하였다.
As energy consumption of building and the reduction of carbon dioxide emissions have been emphasized, phase change materials(PCM) have been introduced as building materials due to its high heat storage performance. Using shape-stabilizing technique, octadecane/xGnP shape-stabilized PCM(SSPCM) can prevent leakage and improve heat storage performance. The objectives of this study are to propose mix design method of concrete mixed with SSPCM and to evaluate mechanical behaviors of the concrete mixed with SSPCM manufactured according to the proposed mix design. Based on the previously reported material test result, the existing mix design of plain concrete(Concrete standard specification, 2009) is modified to consider reduction of strength in concrete due to the addition of SSPCM. To verify the proposed mix design, specimens are fabricated according to the proposed mix design and axial strength tests and three-point loading tests are performed. Test results show that compressive strengths of the tested specimens reach the designed strength even when two different mix ratios of SSPCM are used. From three-point loading tests, flexural stresses decrease as mix ratio of SSPCM increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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