Research on compressive strength prediction using deep learning and maturity models
연구 내용
삼원 혼합계 콘크리트의 압축강도를 딥러닝으로 예측하고, FIB 모델코드 성숙도 함수의 계수·활성에너지 파라미터를 산정하여 적산온도 기반 강도 발현을 검증하는 연구
콘크리트의 압축강도 발현을 재료 조성, 공정 정보와 코드 기반 성숙도 변수를 함께 반영해 예측하는 방법을 개발합니다. 딥러닝에서는 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 삼원 혼합계의 강도를 추정하고, 확률적 기계학습 모델로 불확실성을 포함한 강도 예측을 수행합니다. 또한 성숙도 기반 강도 함수에서 계수와 겉보기 활성에너지를 산정해 fly ash 콘크리트의 온도 의존성을 해석하고, 적산온도 및 구조체 보정강도 mSn을 활용해 구조체 압축강도 발현을 검증합니다. 이를 통해 현장 배합설계와 강도 관리의 정량 근거를 확보합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
2023년에는 삼원 혼합 콘크리트의 압축강도를 딥러닝으로 예측하고, 하이퍼파라미터 튜닝 전략으로 성능을 개선하는 연구 흐름을 정립했습니다. 같은 해에 성숙도 기반 강도 함수에 필요한 계수와 겉보기 활성에너지를 산정하는 방식으로, 온도 의존성을 코드 체계에 맞춰 해석했습니다. 이후 2024년에는 오일팜쉘 경량골재 콘크리트에 대해 확률적 기계학습 모델을 적용해 강도를 전망하는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 구조체 보정강도 mSn과 적산온도 기반 검증 기술 개발 과제를 통해 현장 적용 검증을 강화하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Compressive strength prediction of ternary-blended concrete using deep neural network with tuned hyperparameters
An interpretable probabilistic machine learning model for forecasting compressive strength of oil palm shell-based lightweight aggregate concrete containing fly ash or silica fume
Determination of coefficient “s” and apparent activation energy for fib model code’s maturity-based strength function when applied to fly ash concrete
관련 프로젝트
구분
제목
구조체 보정 강도 mSn 활용 배합강도 산정 및 적산온도 기반 구조체 압축강도 발현 검증 기술 개발
구조체 보정 강도 mSn 활용 배합강도 산정 및 적산온도 기반 구조체 압축강도 발현 검증 기술 개발
구조체 보정 강도 mSn 활용 배합강도 산정 및 적산온도 기반 구조체 압축강도 발현 검증 기술 개발