$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

인공신경망을 이용한 PHC 매입말뚝의 지지력 평가

Evaluation of Bearing Capacity on PHC Auger-Drilled Piles Using Artificial Neural Network

구조물진단학회지 = Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance Inspection, v.10 no.6 = no.40, 2006년, pp.213 - 223  

이송 (서울시립대 토목공학과) ,  장주원 (서울시립대 토목공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구에서는 화강풍화토 지반에 시공된 PHC 매입말뚝의 지지력의 평가를 위해 인공신경망을 적용하였다. 오류역전파 인공신경망의 적용성을 증명하기 위해 168개의 PHC 매입말뚝의 현장시험 데이터가 사용되었다. 연구결과 오류역전파 인공신경망의 말뚝지지력 평가가 동재하시험결과와 잘 일치함을 보여주었으며, 이러한 결과는 인공신경망을 이용한 PHC 매입말뚝의 지지력 평가가 신뢰성이 있음을 보여준다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, artificial neural network is applied to the evaluation of bearing capacity of the PHC auger-drilled piles at sites of domestic decomposed granite soils. For the verification of applicability of error back propagation neural network, a total of 168 data of in-situ test results for PHC ...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 국내에 넓게 분포하고 있는 화강풍화토, 풍화암 지반이면서 일정 규모 이상의 아파트 단지처럼 지반 토층의 대표성이 대체로 가능한 지역을 대상으로 하였으며 단일 직경인 0400의 PHC매입말뚝을 대상으로 하여 말뚝시공조건과 영향인자가 말뚝의 지지력 평가에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하기 위하여 인공신경망을 위한 평가시스템을 개발하였으며, 신뢰성 검증을 통해 인공신경망을 통한 PHC매입말뚝의 지지력 평가 방법이 기존의 말뚝 지지력 예측 방법들보다 더 간편하면서 더 신뢰성 높고 안전하며 경제적인 최적의 말뚝 지지력을 도출할 수 있음을 보이고자 한다.
  • 실효성을 판단해 보았다. 첫 번째로는 오버티핑 여부 판단이며 둘째는 기존의 설계에서 적용되는 Meyerhof 방법과 유한요소 수치해석 방법과의 결과 비교를 통해 인공신경망 시스템의 유용성을 규명하고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (6)

  1. ?도용태, 김일곤, 김종완, 박창현(2001), 인공지능, 사이텍미디어, 서울, pp.225-266. 

  2. 이송(2000), "인공신경망을 이용한 압밀거동 예측", 한국지반공학회 2000년 가을학술발표회, pp.673-680. 

  3. 김정수(2003), "화강풍화대 지반에 매입된 SIP말뚝의 지지력 평가에 관한 연구", 한양대학교, 박사학위 논문, pp7-19. 

  4. 천병식, 조천환 (1999), "Set-up 효과를 반영한 타입말뚝의 파동이론해석", 한국지반공학회논문집, 제15권, 제2호, pp95-104. 

  5. 박현일, 석정우, 황대진, 조천환 (2006), "항타말뚝의 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망모델에 관한 연구", 한국지반공학회논문집, 제22권, 제6호, pp15-26. 

  6. Smith, E. A. L.(1960), "Pile Driving Analysis by the Wave Equation", Jounal of the Soil Mechanics and Foundation Engineering, ASCE, III(3), pp367-383. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트