[건축공학과] 콘크리트 압축강도에 influence(영향)을 미치는 요인분석 - 압축강도 시험분석을 중심으로 -
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작성일 23-01-25 21:56
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제4장 分析(분석)결과 30
<그림-15> 물을 부어 삽으로 혼합 24
<그림-10> 물 0.891kg 24
이승창외 1명, ‘모듈화된 신경망 모델을 이용한 콘크리트 강도 추정 시스템 개발’, 대한건축학회 19권 4호, 2006.
<그림-8> 잔 골재 23
2. 시험용 기구 20
1. 구성 재료의 effect(영향) 33
<그림-16> 몰드에 박리제 바름 25
제2절 콘크리트의 압축강도에 effect(영향) 을 미치는 요인 33
<그림-12> 자갈 4.860kg 24
<그림-17> 1/3씩 채우고 25회 다짐 25
2. 시험용 기구 27
제1절 강도시험용 공시체 제작 20
<표-1> 콘크리트 강도의 조기추정에 관한 규격 12
<그림-7> 완성된 공시체 21
<그림-23> 최초 표면에 생긴 균열 28
5. 시험결과의 계산 29
2. 압축강도 조기 추정 11
R. Jones and M. F. Kaplan, `The Effects of Coarse Aggregate on the Mode of Failure of Concrete in Compression and Flexure,` Mag. Concr. Res., 9 [26] August, 89-94 (1957)
순서
<그림-4> 흙손 20
1. 시험 목적 27
제3장 시험방법 20
<표-2> 콘크리트 강도의 조기추정 방법 12
6. 양생 25
[건축공학과] 콘크리트 압축강도에 influence(영향)을 미치는 요인분석 - 압축강도 시험분석을 중심으로 -
2. ANN 일반 15
[
표 order (차례)
제1절 기존 연구 검토 9
Hi H.G., `Prediction of compressive strength of concrete by neural networks`, cement and concrete research Vol.30, 2003.
정성껏 준비하였습니다...많은관심 바랍니다. [참고자료] 김인주, 신경망을 이용한 콘크리트의 배합요소 및 강도추정, 대구대학교 박사학위 논문, 2002. 조홍범, 배합표에 의한 현장 콘크리트의 압축강도 추정, 한양대학교 석사학위 논문, 2004. 오주원외 2명, ‘콘크리트 배합설계에 있어서 신경망의 이용’, 한국 콘크리트 학회지 제9권 2호, 2000. 이승창외 1명, ‘모듈화된 신경망 모델을 이용한 콘크리트 강도 추정 시스템 개발’, 대한건축학회 19권 4호, 2006. Mehta P.K., Concrete; Structure, properties, and materials, 2nd Ed., Prentice-Hall, New Jersey, America. Hi H.G., `Prediction of compressive strength of concrete by neural networks`, cement and concrete research Vol.30, 2003. R. Jones and M. F. Kaplan, `The Effects of Coarse Aggregate on the Mode of Failure of Concrete in Compression and Flexure,` Mag. Concr. Res., 9 [26] August, 89-94 (1957) H. C. Emtroy and B. W. Shacklock, `Design of High Strength Concrete Mixes,` Proc. Symp. Mix Design and Quality Control of Concrete, London, 55-73 (1954) [
<그림-19> 흙손으로 표면을 고르기 25
제2장 콘크리트 압축강도에 관한 理論(이론)적 고찰 9
4. 콘크리트의 재령의 effect(영향) 38
<그림-25> 파괴 29
<그림-3> 몰드 20
1. 강도추정 理論(이론) 9
<그림-1> 콘크리트 강도에 effect(영향) 을 끼치는 각종 인자의 상호작용 14
설명
1. ANN을 사용한 압축강도 추定義(정의) advantage(장점) 15
6. 온도가 콘크리트 강도에 미치는 effect(영향) 40
2. 콘크리트 배합의 effect(영향) 38
<그림-14> 각 재료를 정확한 중량비로 혼합 24
4. 시험방법 28
<그림-9> 굵은 골재 23
3. 공시체 21
2. 데이터 계산 및 고찰 32
<그림-20> 제작이 완료된 2개의 시료 25
4. 콘크리트 압축강도의 effect(영향) 인자 13
3. 기존 강도 추정 방법의 단점 13
<그림-24> 균열의 심화 및 파괴 28
제2절 콘크리트 압축강도 시험 27
5. 양생의 effect(영향) 39
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<그림-13> 시멘트1.824kg 24
<그림-6> 저울 21
콘크리트,압축강도,ANN,강도시험,콘크리트압축강도
제2절 ANN을 사용한 압축강도 추정 15
<그림-5> 삽 21
<그림-2> BPN의 계산과 학습 방향 18
H. C. Emtroy and B. W. Shacklock, `Design of High Strength Concrete Mixes,` Proc. Symp. Mix Design and Quality Control of Concrete, London, 55-73 (1954)
6. 주의 사항 29
<그림-11> 모래 3.100kg 24
3. 시료 28
3. 시공방법의 effect(영향) 38
<그림-22> 가압판상에 정확하게 위치 28
그림 order (차례)
<그림-18> 이전 단계의 과정 반복 후 마무리 다짐 25
Mehta P.K., Concrete; Structure, properties, and materials, 2nd Ed., Prentice-Hall, New Jersey, America.
1. 시험목적 20
제5장 연구결과 및 요약 41
제1절 문제제기 7
<그림-21> UTM기 27
5. 공시체의 성형 23
제1절 시험결과 30
다. [참고자료(data)] 김인주, 신경망을 이용한 콘크리트의 배합요소 및 강도추정, 대구대학교 박사학위 논문, 2002.
7. 주의 사항 26
오주원외 2명, ‘콘크리트 배합설계에 있어서 신경망의 이용’, 한국 콘크리트 학회지 제9권 2호, 2000.
제2절 연구목적 및 연구방법 8
1. 그래프 30
레포트 > 공학,기술계열
<참고문헌> 44
4. 재료의 준비 21
조홍범, 배합표에 의한 현장 콘크리트의 압축강도 추정, 한양대학교 석사학위 논문, 2004.
제1장 서 론 7
정성껏 준비하였습니다...많은관심 바랍니다.
