• Advances in materials Research
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• 제11권1호
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• pp.75-90
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• 2022

In this paper, functionality of soft computing algorithms such as Group method of data handling (GMDH), Random forest (RF), Random tree (RT), Linear regression (LR), M5P, and artificial neural network (ANN) have been looked out to predict the compressive strength of concrete mixed with marble powder. Assessment of result suggests that, the overall performance of ANN based model gives preferable results over the different applied algorithms for the estimate of compressive strength of concrete. The results of coefficient of correlation were maximum in ANN model (0.9139) accompanied through RT with coefficient of correlation (CC) value 0.8241 and minimum root mean square error (RMSE) value of ANN (4.5611) followed by RT with RMSE (5.4246). Similarly, other evaluating parameters like, Willmott's index and Nash-sutcliffe coefficient value of ANN was 0.9458 and 0.7502 followed by RT model (0.8763 and 0.6628). The end result showed that, for both subsets i.e., training and testing subset, ANN has the potential to estimate the compressive strength of concrete. Also, the results of sensitivity suggest that the water-cement ratio has a massive impact in estimating the compressive strength of concrete with marble powder with ANN based model in evaluation with the different parameters for this data set.

• Computers and Concrete
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• 제29권 5호
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• pp.347-360
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• 2022

Fiber-reinforced cementitious composites (FRCC) have emerged as a response to the calls for strong, ductile and sustainable concrete mixes. FRCC has shown outstanding mechanical properties and ductility where special fibres are used in the mixes to give it the strength and the ability to exhibit strain hardening. With the possibility of designing the FRCC mixes to include sustainable constituents and by-products materials such as fly ash, FRCC started to emerge as a green alternative as well. To be able to design mixes that achieve these conflicting properties in concrete, there is a need to understand the composition effect on FRCC and optimize these compositions. Therefore, this paper aims to investigate the influence of FRCC compositions on the properties of fresh and hardened of FRCC and then to optimize these mix compositions using factorial design approach. Three factors, water-to-binder ratio (w/b), mineral admixtures (total of fly ash and metakaolin by cement content (MAR)), and metakaolin content (MK), were investigated to determine their effects on the properties of fresh and hardened FRCC. The results show the importance of combining both FA and MK in obtaining a satisfactory fresh and mechanical properties of FRCC. Models were suggested to elucidate the role of the studied factors and a method for optimization was proposed.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.188-189
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• 2020

In the field of architecture, concrete and steel bars are the most common and popular combinations. The relationship between the two in a structure is a complementary good that increases in utility when consuming both materials at the same time. However, the combination of the two, which has been perceived as semi-permanent, often faces repairs or reconstruction without its lifespan reaching decades. There are a number of deterioration factors at work for the reason for this phenomenon. Among them, the neutralization of concrete in particular refers to the process in which calcium hydroxide inside concrete reacts with carbon dioxide and loses alkalinity, which creates a corrosive environment for rebars inside concrete, causing serious damage to concrete. In this study, we intend to use a multi-physical analysis program using finite element analysis method to analyze the degree of carbonation according to the internal temperature and concentration of carbon dioxide in concrete, thereby contributing to the prediction of long-term neutralization of concrete and the research related to measures for neutralization of concrete.

• Computers and Concrete
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• 제32권4호
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• pp.373-381
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• 2023

Fly ash, granulated blast furnace slag, marble waste powder, etc. are just some of the by-products of other sectors that the construction industry is looking to include into the many types of concrete they produce. This research seeks to use surrogate machine learning methods to forecast the compressive strength of self-compacting concrete. The surrogate models were developed using Gradient Boosting Machine (GBM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Gaussian Process Regression (GPR) techniques. Compressive strength is used as the output variable, with nano silica content, cement content, coarse aggregate content, fine aggregate content, superplasticizer, curing duration, and water-binder ratio as input variables. Of the four models, GBM had the highest accuracy in determining the compressive strength of SCC. The concrete's compressive strength is worst predicted by GPR. Compressive strength of SCC with nano silica is found to be most affected by curing time and least by fine aggregate.

• Advances in nano research
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• 제15권6호
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• pp.533-539
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• 2023

This study aims to examine four machine learning (ML)-based models for their potential to estimate the splitting tensile strength (STS) of manufactured sand concrete (MSC). The ML models were trained and tested based on 310 experimental data points. Stone nanopowder content (SNPC), curing age (CA), and water-to-cement (W/C) ratio were also studied for their impacts on the STS of MSC. According to the results, the support vector regression (SVR) model had the highest correlation with experimental data. Still, all of the optimized ML models showed promise in estimating the STS of MSC. Both ML and laboratory results showed that MSC with 10% SNPC improved the STS of MSC.

• Advances in nano research
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• 제16권1호
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• pp.53-69
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• 2024

Advancements in the technology of building materials has led to diverse applications of nanomaterials with the aim to monitor concrete structures. While there are myriad instances of the use of nanoparticles in building materials, the production of smart nano cement-composites is often expensive. Thereupon, this research aims to discover a sustainable nanomaterial from tyre waste using the pyrolysis process as part of the green manufacturing circle. Here, Nano Structure Tyre-Char (NSTC) is introduced as a zero-dimension carbon-based nanoparticle. The NSTC particles were characterized using various standard characterization techniques. Several salient results for the NSTC particles were obtained using microscopic and spectroscopic techniques. The size of the particles as well as that of the agglomerates were reduced significantly using the milling process and the results were validated through a scanning electron microscope. The crystallite size and crystallinity were found to be ~35nm and 10.42%, respectively. The direct bandgap value of 5.93eV and good optical conductivity at 786 nm were obtained from the ultra violet visible spectroscopy measurements. The thermal analysis reveals the presence of a substantial amount of carbon, the rate of maximum weight loss, and the two stages of phase transformation. The FT-Raman confirms the presence of carboxyl groups and a ID/IG ratio of 0.83. Water contact angle around 140° on the surface implies the highly hydrophobic nature of the material and its low surface energy. This characteristic process assists to obtain a sustainable nanomaterial from waste tyres, contributing to the development of a smart building material.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.335-343
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• 2010

콘크리트 내부의 철근부식은 구조물의 안전성에 큰 영향을 주므로, 목표 내구수명동안 구 조물의 성능을 확보하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 연구는 대도시나 지하구조물에서 중요하게 평가되는 탄산화에 대하여, 유전자 알고리즘을 적용한 콘크리트 배합기법에 대한 연구이다. 이를 위해, 배합인자에 따른 이산화탄소 확산계수를 문헌조사를 통하여 분석하였으며, 습도를 고려한 최적 함수식을 회귀분석을 통하여 도출하였다. 최적 함수식은 12개의 실험자료에 대하여, 물-시멘트비, 단위 시멘트량, 잔골재율, 단위 굵은골재량, 그리고 상대습도를 포함하도록 고려하였으며, 유전자 알고리즘을 통하여, 주어진 이산화탄소 확산계수에 대한 콘크리트 배합을 도출하였다. 3개의 배합에 대하여 검증한 결과, 10% 미만의 상대오차를 보이며 주어진 배합을 잘 추정하였다. 최종적으로 서로 다른 환경과 설계 제원을 가지는 콘크리트 구조물을 가정하여, 목표 확산계수와 단위 시멘트량을 계산하였으며, 이를 이용하여 배합을 추정하였다. 제안된 기법은 주어진 확산계수와 배합을 잘 추정하였으며, 다양한 배합인자 및 혼화재료가 고려된 실험 자료를 이용한다면 더욱 합리적인 배합 기법으로 발전할 것이다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권1호
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• pp.35-43
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• 2016

콘크리트는 대표적인 불균질 재료이며 콘크리트의 역학적 특성은 다양한 요인들에 의해 영향을 받는다. 그 중 콘크리트 내부에 존재하는 공극은 콘크리트의 강도를 결정하는데 많은 영향을 주고 있기 때문에 공극의 분포 및 크기를 파악하는 연구는 매우 중요하며 그 방법으로 화상이미지를 이용한 연구가 대두되고 있다. 경량 기포 콘크리트는 현재 비구조용에 관한 연구만 진행되고 있기 때문에, 구조용으로 사용하기 위한 경량 기포 콘크리트의 역학적 특성을 평가하고 화상 이미지를 기반으로 FEM 해석을 이용한 검증에 관한 연구는 미비하다. 그러므로 기포제 혼입률에 따른 시멘트 페이스트를 제작하여 역학적 성능 평가를 실시하고 화상 이미지를 이용하여 FEM 해석을 실시하여 역학적 성능 비교 및 검증을 실시하였다. 본 연구에서 기포제 혼입률에 따른 공극 분포를 확인하기 위해 7수준으로 하였으며 추 후 구조용 경량 기포 콘크리트에 대한 연구를 진행하기 위해 물-결합재비를 20%로 하였다. 기포제 혼입률이 0.8%에서 단위 용적 질량이 최소가 되었으며 그 이상 혼입했을 시 기포 간의 상호 연결로 인한 깨짐 현상이 발생하여 단위 용적 질량이 증가하였다. 공극 분포에 따른 FEM 해석을 위해 화상분석기(HF-MA C01)를 이용하여 시멘트 페이스트 단면을 촬영하였고 이를 토대로 OOF(Object Oriented Finite elements)를 이용한 FEM 해석을 실시한 결과 실험 탄성계수와 해석 탄성계수가 일치하였다.

• 지질공학
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• 제5권2호
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• pp.193-200
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• 1995

광물과 암석으로 구성된 골재와 이를 둘러싼 시멘트 페이스트 사이에 알카리-골재반응이 콘크리트 구조물에 팽창을 일으킨다는 사실은 잘 알려져 있다. 그러한 팽창은 구조물에 심각한 손상을 야기시키기 때문에 많은 나라에서는 구조물에 사용된 동일한 골재와 시메트로 공시체를 제작하고 실험실에서 이의 팽창 촉진 실험을 통하여 팽창선의 상한선을 규정하고 있는데 이는 0.1%이다. 위 실험의 규정은 미국의 경우 ASTM C227과 490에, 우리나라의 경우 한국공업표준협회에서 발간한 KS핸드북 F2503, F2546 및 L5107에 명시되어 있다. 양자의 내용은 거의 동일하다. 이 규정에 따라 실험용 공시체를 제작하고 팽창정도를 측정하는데 위에 소개한 규정은 현장에서 현실적으로는 적합하계으나 연구의 목적으로 정밀한 실험을 위해서는 아래와 같은 문제점이 발견된다. 첫째, 골재, 시메트 및 물의 배합비를 규정함에 있어서 골재를 무게로 표현한 점. 들째, 팽창률계산에 있어서 분모의 값을 254mm로 고정시킨 점. 셋째, 골재의종류에 관계없이 초기길이 측정시기를 24$\pm$2시간 후로 통일시킨 점. 네째, 골재의 비중측정 방법은 목적에 따라 선택되어야 하나 그 중에서 진비중에 의한 측정이 가장 정밀도가 높다.

• 농업과학연구
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• 제24권2호
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• pp.182-193
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• 1997

본 실험은 세골재로 퍼라이트와 조골재로 인공 경량골 재인 팽창점토와 경석을 사용하여 제조된 인공경량골재 콘크리트의 물리 역학적 특성을 구명하여, 이의 실제 사용여부를 검토하기 위하여 실시되었으며, 실험을 통하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 물-시멘트비는 조골재로 팽창점토를 사용한 경우는 47%로 나타났고, 경석을 사용한 경우는 56%로 크게 나타났는데, 이는 사용조골재의 흡수율 차이에서 기인된 결과라 하겠다. 2. 단위중량은 조골재로 팽창점토를 사용한 경우는 $1.622kgf/m^3$, 경석을 사용한 경우는 $1,596kgf/m^3$으로 상당히 경 량성이 있는 것으로 나타났다. 3. 흡수율은 팽창점토와 경석을 사용한 경우 똑같이 17%로 나타나, 강자갈을 사용한 경우의 14%보다 약간 증가하는 경향을 보였다. 4. 압축강도는 모두 $228kgf/cm^2$ 이상으로 비교적 큰 강도발현을 보였으며, 인장강도 및 휨강도도 $27kgf/cm^2$, $58kgf/cm^2$ 이상으로 크게 나타났고, 팽창점토 및 경석 사용에 의한 강도차이는 크게 나타나지 않았다. 5. 슈미트 햄머에 의한 반발도는 압축강도가 클수록 크게 나타났으며, 팽창점토 및 경석의 사용에 의한 반발도 차이는 크게 나타나지 않았다. 6. 정탄성계수는 조골재로 팽창점토를 사용한 경우는 $1.12{\times}10^5kgf/cm^2$, 경석을 사용한 경우는 $1.09{\times}10^5kgf/cm^2$으로 사용골재에 의한 차이는 크게 나타나지 않았다. 7. 응력-변형율곡선은 응력의 증가와 함께 변형율이 증가하여 최대응력에서 파괴된 후 감소하는 경향을 보였으며, 최대응력에서의 변형율은 $2.0{\times}10^{-3}$정도로 거의 유사하게 나타났다.