신경망 이론을 적용한 40MPa급 증해추출 왕겨분말 혼입 무시멘트 콘크리트 배합설계모델에 관한 연구 (A Study on the Mix Design Model of 40MPa Class High Strength Cementless Concrete with Rice Husk Powder Using Neural Network Theory)

서지정보

· 발행기관 : 대한건축학회지회연합회
· 수록지 정보 : 대한건축학회연합논문집 / 24권 / 4호 / 23 ~ 30페이지
· 저자명 : 조승비, 이동운, 김대건, 김영수

초록

본 연구는 배합설계 도출 시 시행착오적인 방법으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하는 방법으로 신경망 이론을 활용하여 증해추출 왕겨분말을 혼입한 40MPa급 고강도 무시멘트 콘크리트의 배합설계모델을 제시하고자 하였다. 무기결합재의 종류 및 구성비율에 따라 특성이 크게 달라지는 무시멘트 콘크리트의 한계성을 해결하기 위해, 신경망 모델의 학습을 통하여 목표 압축강도를 설정하고 배합인자를 예측하여 증해추출 왕겨분말을 혼입한 40MPa급 고강도 무시멘트 콘크리트의 배합설계를 예측하는 모델을 제시하였다. 배합설계 데이터를 적용하여 압축강도의 실제 값과 예측 값을 비교한 학습검증의 결과 2성분계 무시멘트 콘크리트의 오차율은 4.1 ~ 6.9%이었으며, 3성분계 무시멘트 콘크리트의 오차율은 3.5 ~ 3.8%로 3성분계 무시멘트 콘크리트의 압축강도의 오차율이 2성분계 무시멘트 콘크리트에 비해 상대적으로 작게 나타났다. 혼화재량을 출력변수로 둔 배합설계모델 검증실험 결과, 압축강도 목표 값과 실측 값의 오차율이 증해추출 왕겨분말과 고로슬래그 미분말을 사용한 배합은 3.8%, 3성분계 무시멘트 콘크리트에서는 5.0%로 나타났으며, 목표 압축강도 40MPa에 부합하는 배합인자들의 적정 수준을 예측할 수 있었다.

영어초록

The purpose of this study is to propose a 40MPa concrete blending design model that applies the neural network theory to minimize the effort wasted in trial and error. A mixed design model was applied to each of the 180 data using fly ash, blast furnace slag, and rice husk powder. And in the neural network model, the optimized connection weight was obtained by repeatedly applying it to the backpropagation algorithm. The completed mixed design model was demonstrated by analyzing and comparing the predicted values in the mixing design model with those measured in the actual compressive strength test. The factors in the neural network theory affect the compressive strength as the input values and collect the mixed design data through references related to the compressive strength characteristics. To validate the model, a compressive strength test was conducted based on the prediction of the mix design factor, comparing the target compressive strength and the test value in the mix design. According to the results of the mix design verification experiment, the lowest error rate in 40MPa class strength cementless concrete composed of fly ash and rice husk powder was 4.7%, and in 40MPa class strength cementless concrete composed of fly ash, blast furnace slag, and rice husk powder, the lowest error rate was 4.3%. In addition, if the error rate decreases according to the test conditions and environment, a more accurate value could be obtained through the mixed design model.

참고자료

· 없음