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논문명 신경망이론을 활용한 60MPa급 고강도 콘크리트 최적 배합설계 모델에 관한 연구 / A Study on Optimum Mix Design Model of 60MPa High Strength Concrete using Neural Network Theory / 춘계-11. 제09분과 재료 및 시공
저자명 온재훈 ; 이선관 ; 김영수
발행사 대한건축학회
수록사항 대한건축학회 학술발표대회 논문집, v.33 n.1 (2013-04)
페이지 시작페이지(509) 총페이지(2)
ISSN 2287-5786
주제분류 재료
주제어 신경망 이론 ; 배합설계 ; 고강도 콘크리트 ; 역전파 알고리즘 ; Neural Networks Theory ; Mix Design ; High-Strength Concrete ; Back-propagation Algorithmr
요약2 The purpose of this study is to suggest and verify 60MPa high-strength concrete mix design model applied neural network theory, in order to minimize effort and time wasted by using trial and error method utill now. Seven factors were set to the input variables and the output variable was set to two. 40 data of mix design were learned with back-propagation algorithm. Then they are repeatedly learned back-propagation in neural network theory. Also, to verify predicted model, we analyzed and compared value predicted from 60MPa mix design with value measured by actual compressive strength test. As a result, Compared with actual compressive strength test, the completed mix design model observed that compressive strength test of concrete are not significantly different. And 60MPa high-strength concrete mix design model can determine the error rate of 1.38%, and 2.0% respectively.
소장처 대한건축학회
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