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한국지반공학회 / v.27, no.1, 2011년, pp.17-24 
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CLSM의 플로우 및 일축압축강도 예측을 위한 인공신경망 적용
( Application of Artificial Neural Networks for Prediction of the Flow and Strength of Controlled Low Strength Material ) |
| 임종구;김연중;천병식; 한양대학교 대학원 건설환경공학과;한양대학교 대학원 건설환경공학과;한양대학교 건설환경공학과;
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| 초 록 |
| CLSM의 플로우 및 강도특성은 비회, 매립회, 시멘트, 수량 등과 같은 배합비에 크게 의존하므로, 각 구성요소들의 배합비와 플로우 및 강도값에 대한 역학적 관계를 정량적으로 도출하기가 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 CLSM의 구성성분 비율에 대한 플로우 및 압축강도값을 도출할 수 있는 산정방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 학습을 통해 플로우 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고 인공신경망을 이용하여 CLSM의 플로우 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 BPNN 학습 알고리즘을 적용, 인공신경망 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 은닉층, 모멘텀상수, 목표시스템 오차값, 은닉층의 노드 수와 학습률을 변화시키면서 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 인공신경망의 유효성 검증을 위해 모델 구축 시에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하여 실내실험 결과와 비교하여 이를 기준으로 CLSM의 플로우 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 제안하였다. |
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| The characteristics of flow and strength of CLSM depend on the combination ratio including the fly ash, pond ash, cement, water quantity and etc. However, it is very difficult to draw the mechanism about the flow, strength and the mixing ratio of each components. Therefore, the method of calculation drawing the flow about the component ratio of CLSM and compression strength value is needed for the valid practical use of CLSM. To verify the efficiency of artificial neural network, new data which were not used for establishing the model were predicted and compared with the results of laboratory tests. In this research, it was used to evaluate the learning efficiency of the artificial neural network model and the prediction ability by changing the node number of hidden layer, learning rate, momentum, target system error and hidden layer. By using the results, the optimized artificial neural network model which is suitable for a flow and compressive strength estimate of CLSM was determined. |
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| 키워드 |
| CLSM;Unconfined Compressive strength;Flow;Artificial Neural network; |
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한국지반공학회논문집 / v.27, no.1, 2011년, pp.17-24
한국지반공학회
ISSN : 1229-2427
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO201115537946590)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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