전단탄성계수는 지반의 동적해석에 관계된 중요 변수로서 실내시험이나 현장 탄성파시험으로부터 획득된 전단파속도 V_(s)로부터 계산될 수 있다. 현장 탄성파시험은 지반의 동적 특성을 파악하는데 가장 정확한 조사방법이나 일반적으로 현업에서는 고비용이 소요되는 관계로 탄성파시험 대신, 시추조사시 획득한 표준관입시험 결과 N값을 이용한 경험식을 사용하여 전단파속도(V_(s))및 전단탄성계수(G_(max))를 추정하여 사용하고 있다. 그러나 대부분의 경험식들은 외국에서 제안된 경험식들로서 국내 지반에 적용 가능성은 아직 검증되지 않았다.
따라서 본 연구에서는 국내 지역별, 지층별 표준관입시험 결과 N값과 전단파 속도(V_(s))의 상관관계를 도출하기 위하여 국내의 서울·경기권역, 인천권역, 충청권역, 경상권역, 전라권역등 5대권역 126개소에서 조사 축적된 현장자료를 바탕으로 N값과 전단파 속도(V_(s))의 상관관계식을 규명하고자 N값, 심도, 관입량를 고려한 인공신경망 학습에 의하여 N값과 전단파속도와의 상관식을 도출하였다.
제안된 상관관계식은 사질토층에서 V_(s)=126×N^(0.23), 점성토층에서는 V_(s)=142×N^(0.16)또는 V_(s)=5.42×N+142.2) 풍화토에서 V_(s)=128×N^(0.27)로 나타났으며 ...
전단탄성계수는 지반의 동적해석에 관계된 중요 변수로서 실내시험이나 현장 탄성파시험으로부터 획득된 전단파속도 V_(s)로부터 계산될 수 있다. 현장 탄성파시험은 지반의 동적 특성을 파악하는데 가장 정확한 조사방법이나 일반적으로 현업에서는 고비용이 소요되는 관계로 탄성파시험 대신, 시추조사시 획득한 표준관입시험 결과 N값을 이용한 경험식을 사용하여 전단파속도(V_(s))및 전단탄성계수(G_(max))를 추정하여 사용하고 있다. 그러나 대부분의 경험식들은 외국에서 제안된 경험식들로서 국내 지반에 적용 가능성은 아직 검증되지 않았다.
따라서 본 연구에서는 국내 지역별, 지층별 표준관입시험 결과 N값과 전단파 속도(V_(s))의 상관관계를 도출하기 위하여 국내의 서울·경기권역, 인천권역, 충청권역, 경상권역, 전라권역등 5대권역 126개소에서 조사 축적된 현장자료를 바탕으로 N값과 전단파 속도(V_(s))의 상관관계식을 규명하고자 N값, 심도, 관입량를 고려한 인공신경망 학습에 의하여 N값과 전단파속도와의 상관식을 도출하였다.
제안된 상관관계식은 사질토층에서 V_(s)=126×N^(0.23), 점성토층에서는 V_(s)=142×N^(0.16)또는 V_(s)=5.42×N+142.2) 풍화토에서 V_(s)=128×N^(0.27)로 나타났으며 결정계수는 사질토, 풍화토의 경우 약 0.8, 점성토에서는 0.5이다.
본 제안식과 기존 외국의 경험식을 비교한 결과 사질토에서 N<10 에서는 Imai(1997)의 제안식 V_(s)=97×N^(0.314)V_(s)=114×N^(0.29)과 유사하였으며, 10
전단탄성계수는 지반의 동적해석에 관계된 중요 변수로서 실내시험이나 현장 탄성파시험으로부터 획득된 전단파속도 V_(s)로부터 계산될 수 있다. 현장 탄성파시험은 지반의 동적 특성을 파악하는데 가장 정확한 조사방법이나 일반적으로 현업에서는 고비용이 소요되는 관계로 탄성파시험 대신, 시추조사시 획득한 표준관입시험 결과 N값을 이용한 경험식을 사용하여 전단파속도(V_(s))및 전단탄성계수(G_(max))를 추정하여 사용하고 있다. 그러나 대부분의 경험식들은 외국에서 제안된 경험식들로서 국내 지반에 적용 가능성은 아직 검증되지 않았다.
따라서 본 연구에서는 국내 지역별, 지층별 표준관입시험 결과 N값과 전단파 속도(V_(s))의 상관관계를 도출하기 위하여 국내의 서울·경기권역, 인천권역, 충청권역, 경상권역, 전라권역등 5대권역 126개소에서 조사 축적된 현장자료를 바탕으로 N값과 전단파 속도(V_(s))의 상관관계식을 규명하고자 N값, 심도, 관입량를 고려한 인공신경망 학습에 의하여 N값과 전단파속도와의 상관식을 도출하였다.
제안된 상관관계식은 사질토층에서 V_(s)=126×N^(0.23), 점성토층에서는 V_(s)=142×N^(0.16)또는 V_(s)=5.42×N+142.2) 풍화토에서 V_(s)=128×N^(0.27)로 나타났으며 결정계수는 사질토, 풍화토의 경우 약 0.8, 점성토에서는 0.5이다.
본 제안식과 기존 외국의 경험식을 비교한 결과 사질토에서 N<10 에서는 Imai(1997)의 제안식 V_(s)=97×N^(0.314)V_(s)=114×N^(0.29)과 유사하였으며, 10
Shear modulus has been recognized as one of the important soil properties in dynamic analysis of ground and can be calculated from in situ measurement of shear wave velocity. Field seismic tests is the most accurate but expensive methods to investigate dynamic ground characteristics. To avoid in sit...
Shear modulus has been recognized as one of the important soil properties in dynamic analysis of ground and can be calculated from in situ measurement of shear wave velocity. Field seismic tests is the most accurate but expensive methods to investigate dynamic ground characteristics. To avoid in situ measurement, many empirical equations have been proposed for estimating the shear wave velocity. The most common equations are based on the N value obtained in conjuctions with a standard penetration test. But most of equations which have been used in Korea comes from foreign countries and have not been verified yet.
In this paper, the field data of standard penetration test and suspension PS logging measured in 126 sites of Korea is summarized and the correlation equations between N value and shear wave velocity by neural network considering depth, penetration depth, N value, Soil types are suggested.
Supposed correlation equations are V_(s)=126×N^(0.23) in sand, V_(s)=128×N^(0.27) in weathered soil and V_(s)=142×N^(0.16) in clay. The coefficient of determination is 0.8 in sand, weathered soil and 0.5 in clay. Comparing between supposed equations and existing foreign equations, suggested equation is similar to Imai(1997)'s within N<10, Imai(1982)'s at the range of 10
Shear modulus has been recognized as one of the important soil properties in dynamic analysis of ground and can be calculated from in situ measurement of shear wave velocity. Field seismic tests is the most accurate but expensive methods to investigate dynamic ground characteristics. To avoid in situ measurement, many empirical equations have been proposed for estimating the shear wave velocity. The most common equations are based on the N value obtained in conjuctions with a standard penetration test. But most of equations which have been used in Korea comes from foreign countries and have not been verified yet.
In this paper, the field data of standard penetration test and suspension PS logging measured in 126 sites of Korea is summarized and the correlation equations between N value and shear wave velocity by neural network considering depth, penetration depth, N value, Soil types are suggested.
Supposed correlation equations are V_(s)=126×N^(0.23) in sand, V_(s)=128×N^(0.27) in weathered soil and V_(s)=142×N^(0.16) in clay. The coefficient of determination is 0.8 in sand, weathered soil and 0.5 in clay. Comparing between supposed equations and existing foreign equations, suggested equation is similar to Imai(1997)'s within N<10, Imai(1982)'s at the range of 10
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