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문제 정의
- 본 논문에서는 HSC의 배합설계 시 PBMD의적용가능성을 확인해 보기 위해 PBMD의 과정에 의한 HSC 배합설계에 대해 서술하였으며, 실제 예제를 통해 이를 구체화 해보았다. 또한 실험결과에 의해 PBMD방법을 통해 얻은 분석적 결과값들은 ACI 214R-02법으로 구한 결과값들과 비교하여 실제 적용이 가능한지 검토해 보았다.
- 김장호 등이 제시한 PBMD에는 다음과 같은 새로운 개념이 제시되었다: (1)콘크리트의 다양한 성능수준에 따른 상관관계변수, (2)각각의 재료변수가 대상기준에 미치는 영향의 정도를 나타내는 변수의 Importance Factor, (3)다수의 만족도 곡선을 통합하는 방법, (4)모든 콘크리트 재료변 수들을 공통된 하나의 변수로 통합한 Goodness Value 개념으로 되어있다. 본 논문에서는 HSC의 배합설계 시 PBMD의적용가능성을 확인해 보기 위해 PBMD의 과정에 의한 HSC 배합설계에 대해 서술하였으며, 실제 예제를 통해 이를 구체화 해보았다. 또한 실험결과에 의해 PBMD방법을 통해 얻은 분석적 결과값들은 ACI 214R-02법으로 구한 결과값들과 비교하여 실제 적용이 가능한지 검토해 보았다.
- 시험 배합체를 일정한 환경조건하에서 타설하여 HSC의 성능과 이전 다른 연구에서 사용된 실제 HSC의 성능과 비교 한다. 본 연구에 서는 각각의 기초재료들이 HSC의 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 다양한 배합비에 대한 실험을 수행하였다. 배합설계변수가 콘크리트의 성질에 미치는 독립적인 영향을 결정하기 위해 다른 배합설계변수들을 일정하게 하였다.
- 본 연구에서는 Bayesian 확률법을 이용한 PBMD를 HSC 배합설계에 적용하기 위해 여러 가지 배합비에 대한 검토를 수행하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다.
- 따라서 현재까지 HSC에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 대부분의 연구가 HSC의 개별적 특징 및속성, HSC에 사용되는 여러 가지 특별한 혼화재들, HSC를 사용한 구조부재의 성능들에 초점이 맞춰져 있는 반면 선택된 재료변수들에 따라서 대상기준의 성능만족도를 평가하는 방법에 대한 연구는 매우 미비한 실정이다. 본 연구에서는 단일변수 Bayesian 방법으로 얻은 만족도 곡선을 활용한 성능기반형 배합설계(Performance Based Mixture Design, 이하 PBMD)(김장호 등, 2010b)를 HSC의 배합설계에 적용해 보았다. 선행연구로는 김장호 등이 Bayesian 통계방법(Ang 등, 2006; Box 등, 1992)과 성능기반형 설계방법(Shinozuka 등, 2000; Singhal 등, 1996; Singhal 등, 1998)을 바탕으로 만족도곡선을 작성하고 실제 데이터를 통해 이를 검증하 였다(김장호 등, 2010a).
- 이 실험의 목적은 70 MPa의 압축강도를 갖는 고강도 콘크리트를 생산하는 것이다. ACI 211.
- 이 연구에서는 세 가지 요구 성능을 고려하여 HSC 배합 설계에 PBMD 과정을 적용한 예제이다. 시공목적에 따라서 다른 종류의 HPC에 대한 검토가 필요할 수 있다.
- 는 배합설계 내에서 명시된 기준에 대한 재료변수의 Importance Factor이다. 이러한 결합과정의 목적은 설계자로 하여금 각 재료단계에서 성능의 경향을 명확히 이해하도록 돕는 것이다. 또한 발주자의 요구사항과 구조물의 용도에 부합하는 구조물의 종류와 이에 적합한 콘크리트를 사용하기 위해서 사용성과 기초재료의 품질을 기반으로 하여 콘크리트 배합비율을 최적화할 수 있다(김장호 등, 2010b).
- 이번 단계의 목표는 Bayesian 확률분석을 위한 적절한 데이터를 얻는 것이다. 데이터는 이용가능하기만 하다면 분석적 결과, 실험적 결과, 이전의 설계 결과 등 어떤 형태이든 관계없이 사용할 수 있다(김장호 등, 2010b).
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