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대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 대한건축학회논문집 - 구조계 제21권 제11호
발행연도
2005.11
수록면
135 - 141 (7page)

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Many investigators identified shear force characteristics through experiments with use of materials, shapes, mixture ratios, and steel ratios so as to identify the shear force characteristics of steel fiber enforced concrete. However, the experiments to identify the characteristics of steel fiber enforced concrete require large expenses and long time for equipment arrangement in general, the characteristics of steel fiber enforced concrete have been used with limitation. Therefore, for various applications, an easier approaching method was required to expect the shear force characteristics of unsaturated soils. In consideration of such situation, a method to expect the shear force characteristics of steel fiber enforced concrete was suggested and applied in this study as neural network theory. Back-propagation algorithm was applied as learning algorithm of neural network and learning was performed so as to be converged within the range of 0.001. In addition, nonlinear function was uses as objective function and the problem of overfitting was resolved with more generalized method by adopting Bayesian regularization technique as generalization process.

목차

Abstract

1. 서론

2. 인공신경망 모델의 기본이론

3. 인공신경망 모델을 이용한 강섬유 보강 철근콘크리트 보의 전단강도 추정

4. 실험을 통한 인공신경망 모형의 검증

5. 결론

참고문헌

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
, 1993 , 강섬유를 혼입한 철근콘크리트 부 재의 전단 거동 및 전단해석에 관한 연구 (2) : 171 ~ 180 google schola , 1963 , Behavior of Rein- forced Concrete Beams with Closely Spaced Reinforce- ment 60 : 775 ~ 790 google schola , 2002 , 인공신경망 모델을 이용한 불포화 토 겉보기 점착력 추정에 관한 연구 22 (3) : 331 ~ 344 google schola , 1986 , Shear Strength of Fibrous Concrete Beams without Stirrups : 2066 ~ 112 2079 google schola , 1987 , Shear and Moment Capacity of Reinforced Steel-Fiber-Concrete Beams : 148 ~ 160 google schola

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