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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국철도기술연구원 Korea Railroad Research Institute |
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연구책임자 | 이준석 |
참여연구자 | 최일윤 , 사공명 , 박정준 , 김인겸 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-12 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900018084 |
과제고유번호 | 1711078689 |
사업명 | 한국철도기술연구원연구운영비지원(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2019-11-30 |
키워드 | 강관다단공법.그라우트.패커.기계학습.실링재.Umbrella arch method.Grout.Packer.Machine learning.Sealant. |
◦ 강관다단공법 시공개선
- 기존 강관다단공법의 시공상 애로사항인 실링재 주입에 따른 공기/공사비 지연요소를 극복하기 위한 동시주입 공법의 장단점 분석.
- 강관다단공법에 적용되는 실링재의 재료특성, 주입재 주입특성 및 개선방안과 외부패커 적용 등에 대한 연구결과를 제시함.
◦ 강관다단공법 설계개선
- 기존 한계상태설계법 및 경험법칙에 의존하던 강관다단공법의 설계기법을 개선하여 기계학습 기법에 기초한 신뢰성기반 설계기법을 제안함.
- Adaptive Support Vector Method (ASVM)을 도
Ⅳ. Results
1. Design approach of UAM based on machine learning approach
- New design chart will be provided based on adaptive support vector machine and limit equilibrium method
2. Performance improvement of sealant
- New approach to reduce the bleeding and gel time
3. Field test of p
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