ANFIS를 이용한 강섬유로 보강된 콘크리트 휨부재의 전단강도 평가

Q: 이 논문에서 정의한 ANFIS란 무엇인가?

신경망과 퍼지 이론을 결합한 지능형 시스템으로, 데이터 기반의 학습 과정을 통해 불확실한 정보를 추론하고 예측하는 데 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 강섬유 보강 콘크리트 휨 부재의 복잡한 전단 거동을 모델링하고 전단 강도를 정확하게 평가하기 위한 도구로 활용된다.

Q: ANFIS 모델을 활용한 강섬유 보강 콘크리트의 전단 강도 예측 성능은 어떠한가?

연구 결과, ANFIS 모델은 학습 데이터에서 평균 1.00, 검증 데이터에서 평균 0.95의 높은 정확도를 나타냈다. 이는 기존의 반경험적 전단 강도 평가식보다 더 우수한 예측 성능을 제공하며, 복잡한 전단 거동을 효과적으로 모델링할 수 있음을 입증한다.

조해창; 이득행; 황진하; 주현진; 김강수; 서수연

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조해창 (서울시립대학교) 이득행 (서울시립대학교) 황진하 (서울시립대학교) 주현진 (서울시립대학교) 김강수 (서울시립대학교) 서수연 (한국교통대학교)

저널정보: 대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集構造系第29卷第6號

발행연도: 2013.6

수록면: 3 - 11 (9page)

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Steel fiber-reinforced concrete(SFRC) members has improved shear strength compared to typical reinforced concrete members as the steel fibers mixed into concrete improve the tensile performance of concrete. Due to the very complicated shear transfer mechanisms of SFRC members, however, researchers has mostly proposed semi-empirical equations for estimation of shear strength of SFRC members based on test results. In this study, Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) was adopted to evaluate shear strengths of SFRC flexural members. It is known that the ANFIS, which is a knowledge-based model, can provide very accurate analysis results when the reliable and sufficient data are utilized. A total of 172 test data were collected from literature, and used for development of ANFIS shear strength model for SFRC beams, which provided very accurate evaluation of the shear strength of SFRC members.

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