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최소 볼록 집합을 이용한 데이터베이스 기반 콘크리트 최적 배합
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  • 최소 볼록 집합을 이용한 데이터베이스 기반 콘크리트 최적 배합
저자명
이방연,김재홍,김진근,Lee. Bang-Yeon,Kim. Jae-Hong,Kim. Jin-Keun
간행물명
콘크리트학회논문집
권/호정보
2008년|20권 5호|pp.627-634 (8 pages)
발행정보
한국콘크리트학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

이 연구에서는 한정된 데이터베이스를 바탕으로 콘크리트 물성 예측 모델을 만들어 최적 배합을 구할 때, 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 보다 신뢰성 있는 콘크리트 배합을 제시할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 각 구성 재료의 가능한 모든 영역을 포함하는 데이터베이스를 구축하지 않고 최적화 과정에서 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 콘크리트 물성 예측 모델이 신뢰성을 확보할 수 있게 된다. 이 연구에서 이러한 영역을 유효영역으로 정의 하였다. 제안한 기법은 유전자 알고리즘, 인공신경회로망, 그리고 최소 볼록 집합을 이용하여 구현하였으며, 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 주어진 강도 조건을 만족하면서 최저의 가격으로 제조할 수 있는 배합을 찾는 최적화 문제에 적용하였으며 검증 실험을 수행하였다. 실험 결과 데이터베이스의 영역 특성을 반영하는 제안한 기법을 통하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 최적 배합을 찾을 수 있음을 확인하였다.

기타언어초록

This paper presents an optimum mixture design method for proportioning a concrete. In the proposed method, the search space is constrained as the domain defined by the minimal convex region of a database, instead of the available range of each component and the ratio composed of several components. The model for defining the search space which is expressed by the effective region is proposed. The effective region model evaluates whether a mix-proportion is effective on processing for optimization, yielding highly reliable results. Three concepts are adopted to realize the proposed methodology: A genetic algorithm for the optimization; an artificial neural network for predicting material properties; and a convex hull for evaluating the effective region. And then, it was applied to an optimization problem wherein the minimum cost should be obtained under a given strength requirement. Experimental test results show that the mix-proportion obtained from the proposed methodology using convex hulls is found to be more accurate and feasible than that obtained from a general optimum technique that does not consider this aspect.