신경망 이론을 이용한 60MPa급 고강도 콘크리트의 배합설계모델에 관한 연구 = A Study on the Mix Design Model of 60MPa Class High-Strength Concrete using Neural Network

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 배합설계 도출 시 시행착오적인 방법으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하기 위해 신경망 이론을 적용한 60MPa급 고강도 콘크리트 배합설계모델을 제시하고자 하였다. 완성된 배합설계모델을 통해 압축강도 및 단위 수량, 혼화재량을 예측하여 압축강도 시험을 실시한 후 목표값과 실측값을 비교함으로써 그 타당성을 검증하였다. 결론적으로, 신경망 모델의 정확도를 나타내는 결정계수(R2)가 배합설계 1의 압축강도를 예측한 모델은 0.99314, 배합설계 2의 압축강도를 예측한 모델은 0.96796으로 나타나, 신경망 모델의 학습이 비교적 올바르게 수행되었음을 알 수 있었다. 단위 수량과 혼화재량을 출력변수로 둔 배합설계모델의 검증실험 결과, 압축강도 목표값과 실측값의 오차율이 플라이 애시를 혼화재로 사용한 배합은 2%, 실리카흄을 혼화재로 사용한 배합은 1.83%로 나타났으며, 목표 압축강도 60MPa에 부합하는 배합 인자들의 적정 수준을 예측할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 1. 서론
• 1.1 연구배경 및 목적
• 1.2 연구범위 및 방법
• 2. 신경망 이론
• 2.1 신경망의 개요
• 2.2 신경망 모델링
• 3. 배합설계를 위한 모델링
• 3.1 신경망 모델링 방법
• 3.2 입력변수 및 출력변수의 결정
• 3.3 자료수집
• 3.4 배합설계모델 최적화
• 3.5 학습검증
• 4. 모델검증
• 4.1 배합 인자 수준 예측
• 4.2 사용재료
• 4.3 검증실험
• 4.4 결과 분석
• 5. 결론
• 참고문헌

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