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논문 기본 정보

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저자정보
박태원 (단국대학교) 나웅진 (국토해양부) 권성준 (캘리포니아주립대학교)
저널정보
한국콘크리트학회 콘크리트학회 논문집 콘크리트학회 논문집 제22권 제1호
발행연도
2010.2
수록면
19 - 27 (9page)

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건축물이나 교량과 같은 RC 구조물의 경우, 다양한 유해 환경하의 재료적인 열화나 구조적 문제로 콘크리트의 노후화 및 손상이 발생하게 된다. 콘크리트의 균열이나 철근의 부식, 구조 단면의 변형 등은 구조적 안전성 저하 및 구조물 거동 특성 변화의 주요 원인이 되기도 한다. 따라서 이와 같은 콘크리트 구조물의 보수 보강을 위하여, 효과적이고 적용이 간편한 공법의 개발이 콘크리트 분야의 중요한 연구 과제 중의 하나로 인식되어 왔다. 다양한 보수 보강 기법들이 과거 수십 년 동안 개발되어 적용되고 있으며, 이중에서도 최근 FRP 복합 재료를 구조물의 외부에 접착시키는 방법을 통한 보강 방식이 많이 사용되고 있다. 이 연구는 인공 지능(AI)의 일종인 뉴로퍼지모델(ANFIS) 을 이용하여, FRP로 보강된 원주형 콘크리트 부재의 보강 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. ANFIS 모델을 이 연구에 적용하기 위하여, 기존 연구 자료 및 실험에서 얻은 결과를 통해 학습 데이터와 시험 데이터 세트를 구축하였다. 이 연구에서 구축된 ANFIS 모델은 기존 피보강 콘크리트의 압축강도, 보강재의 두께, 보강재의 보강 겹수, 보강재의 탄성계수, 보강재의 파단강도 및 보강재와 피보강재의 체적비, 피보강재의 부재크기를 입력 자료의 파라미터로 사용하여, 압축강도, 변형률, 2차탄성계수 등을 예측하는 방식으로 활용될 수 있으며, ANFIS 모델을 통하여 예측된 결과를 기존 연구자들이 제안한 FRP 보강 콘크리트 부재의 구성 방정식과 비교할 때 더 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인할 수 있다.
#neuro-fuzzy inference system #FRP composite material #ultimate strength #ultimate strain #뉴로퍼지시스템 #FRP 복합재료 #구조성능저하 #극한강도 #극한변형률

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 뉴로퍼지모델의 적용(adaptive neuro-fuzzy inference system)
3. 뉴로퍼지시스템에 의한 보강 효과 예측
4. 뉴로퍼지시스템의 검증
5. 결론
참고문헌
요약

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Rechart, F. E / 1928 / A Study of the Failure of Concrete under Confined Compressive Stress / University of Illinois Engineering Experimental Station, Champion, Bulletin (185) : 85 ~ google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Mander, J. B / 1988 / Theoretical Stress-strain Model for Confined Concrete / Journal of Structural Engineering, ASCE 114 (8) : 1804 ~ 1826 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 이대형 / 2007 / FRP로 횡구속된 콘크리트의 응력-변형률 거동특성 / 콘크리트학회 논문집 19 (2) : 135 ~ 144 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Hosotani, M / 1999 / A Stress-strain Model for Concrete Cylinders Confined by Both Carbon Fiber Sheets and Tie Reinforcement / JSCE Journal of Concrete Engineering 43 : 25 ~ 42 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - Youssef, M. N / 2007 / Stressstrain Model for Concrete Confined by FRP Composites / Composites Part B: Engineering 38 (5) : 614 ~ 628 google schola

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