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초록

영어

For safe design of the reinforced concrete flexural members cast with Ultra High Performance Concrete (UHPC), their shear strengths shall be estimated accurately. Many studies have been performed on the shear strengths of UHPC flexural members so far, but it is still very challenging to estimate their shear strengths accurately because they are considerably influenced by various factors. In this study, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) was introduced to estimate their shear strengths, and trained by the test data collected from previous studies. The analysis results by the trained ANFIS algorithm were compared with those calculated by Association Francaise de Genie Civil (AFGC) and Japan Society of Civil Engineers (JSCE) Recommendations, and the ANFIS model provided much better accuracy with an average of 0.98 and a COV of 0.15 than the code provisions.

한국어

초고성능콘크리트(UHPC) 휨부재의 안전한 설계를 위해서는 전단강도에 대한 정확한 평가가 필요하다. 지금까지 UHPC 휨부재의 전단강도에 대한 많은 연구가 수행되었지만, 전단강도가 다양한 인자들에 의하여 영향을 받기 때문에 아직도 UHPC 휨부재의 전단강도를 정확하게 평가하는 것은 매우 어렵다. 이 연구에서는 UHPC 휨부재의 전단강도를 평가하기 위하여 뉴로-퍼지추론 시스템(ANFIS)을 도입하고 기존 실험결과를 수집하여 ANFIS를 훈련시켰다. 훈련된 ANFIS 알고리즘을 통하여 해석된 결과를 프랑스 토목학회(AFGC-SETRA)와 일본 토목학회(JSCE) 설계기준식에 의하여 산정된 결과와 비교하였으며, ANFIS 모델은 평균 0.98, COV 0.15으로써 기준식들에 비해 매우 우수한 정확도를 나타내었다.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. ANFIS를 이용한 UHPC 휨부재의 전단강도 평가모델 개발
  2.1 현행 전단강도 산정식
  2.2 ANFIS를 이용한 UHPC 휨부재의 전단강도 평가모델
 3. 검증
  3.1 ANFIS 제안모델의 검증
  3.2 전단강도 모델의 비교분석
 4. 결론
 REFERENCES

키워드

저자

• 조해창 [ Cho, Hae-Chang | 서울시립대학교 건축공학과 박사 후 연구원, 공학박사 ]
• 박민국 [ Park, Min-Kook | 서울시립대학교 건축공학과 박사과정 ]
• 김민수 [ Kim, Min-Su | 서울시립대학교 건축공학과 석사 ]
• 한선진 [ Han, Sun-Jin | 서울시립대학교 건축공학과 박사과정 ]
• 김강수 [ Kim, Kang-Su | 서울시립대학교 건축공학과 교수, 공학박사 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  대한건축학회연합논문집 [Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1229-5752

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 540 DDC 690