재생골재 적용 콘크리트의 강도예측 - 신경망 기법과 적산온도방식 강도예측 -

최희복; 김광희; 강경인

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최희복 김광희 강경인

저널정보: 대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 대한건축학회논문집 - 구조계 제21권 제6호

발행연도: 2005.6

수록면: 49 - 55 (7page)

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Testing of concrete compressive strength is performed on the 28th day after concrete placement. If the test result does not satisfy the required compressive strength, it means that it is so late to make improvements compressive strength. Therefore, the compressive strength estimation before the placement of concrete is highly desirable. In the compressive strength estimation of concrete on the 28th day, it is generally used maturity method that is utilized in strength estimation of normal concrete of existent. But, maturity method does not reflect special quality of recycled aggregate concrete, because it is made up of mathematical formula from experience of specialists about normal concrete. Therefore, this research gropes new compressive strength estimation method that can reflect enough special quality of recycled aggregate concrete. The collected experiment data of existing recycled aggregate concrete and utilized artificial neural networks as tool for estimating the compressive strength of recycled aggregate concrete. This research is compare artificial neural networks with maturity method in estimating the compressive strength of recycled aggregate concrete.

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