This study was evaluated compressive strength of age 28 days of binary blended concrete according to there type of superplasticizer and there type of w/c. In addition, we are proposed modification prediction model equation that can reflect efficiency of water reducing and influence of binders using Lyse equation to predict the compression strength through the conventional W/C.

In experimental results, the prediction equation for 28 day-strength of GGBF slag concrete could be produced through the linear regression analysis of early strength and 28 day-strength. In order to acquire the reliability, all mixture were repeated as 3 times and each mixture order was carried out by random sampling. The prediction equation for 28 day-strength of GGBF slag concrete by 1 day strength won the good reliability.

콘크리트구조물의 진단에 사용되는 비파괴실험법들은 구조물에 손상을 입히지 않고 구조물의 결함이나 강도를 추정할 수 있다는 장점이 있지만 추정값에 대한 신뢰성이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2가지 배합으로 총 180개의 공시체를 제작하였고, P파와 S파에 의한 초음파속도 측정, 종진동과 변형진동에 의한 충격공진법 총 4가지의 비파괴실험을 실시하였다. 그리고 실제압축강도 측정을 통해 비파괴실험 결과값의 신뢰성을 비교 분석하였다. 각 비파괴실험법의 결과값에 대한 통계적 분석결과 변동계수값이 가장 낮은 실험법은 S파에 의한 초음파속도법으로 가장 안정적인 관측이 가능한 것으로 나타났다. 한편, 실제압축강도와의 관계를 통해 압축강도 4개의 압축강도 추정식을 제안하였으며 S파에 의한 초음파속도법의 결정계수값이 가장 높은 것으로 나타났다. 향후 다양한 배합조건에 따른 비파괴실험 신뢰성에 대한 보완 연구가 필요할 것으로 판단된다.

In experimental results, the prediction equation for 28 day-strength of GGBF slag concrete could be produced through the linear regression analysis of early strength and 28 day-strength. In order to acquire the reliability, all mixture were repeated as 3 times and each mixture order was carried out by random sampling. The prediction equation for 28 day-strength of GGBF slag concrete by 1-day strength won the good reliability.

Concrete with blast furnace slag (BFS) shows varied strength development properties different from normal concrete. Therefore, a precise prediction of compressive strength using a full maturity model is desired. The purpose of this study is to predict the compressive strength of concrete with BFS by calculating the apparent activation energy (Ea) and rate constant (kT) for each BFS replacement ratio. The method of Carino Model is used in this study for predicting compressive strength of concrete with BFS.

Concrete with blast furnace slag (BFS) shows varied strength development properties different from normal concrete. Therefore, a precise prediction of compressive strength using a full maturity model is desired. The purpose of this study is to predict the compressive strength of concrete with BFS by calculating the apparent activation energy (Ea) and rate constant (kT) for each BFS replacement ratio. The method of Carino Model is used in this study for predicting compressive strength of concrete with BFS.

The purpose of this study is inspection of concrete using impact resonance method and UPV(Ultrasonic Pulse Velocity) method. The frequency polygon of non-destructive testing result shows that non-destructive testing is closely related to compressive strength of concrete.

In this study, using the general-purpose structural analysis program, prediction of thermal crack of ultra-high-strength concrete(UHSC) columns were investigated. Parameters were column shape and column size of UHSC columns that have higher temperature rise than normal strength concrete. Thermal crack behaviors according to UHSC column shape were investigated.

The purpose of this study is to more accurately predict the compressive strength of concrete according to mixing proportion using UPV(Ultrasonic Pulse Velocity) method. The equation to predict the compressive strength of concrete is proposed based on the results of UPV method.

In this study, shear behaviors of various SFRC were predicted using Vector 2 program. Obtained analytical data was compared with preceded experimental data performed by other researchers. It was found that one increase in the span to depth ratio results in 54% decrease in the shear strength. Likewise, 1% increase in the reinforcement ratio causes a 19.9 % increase in the shear strength.

GFRP 보강근의 역학적 성능은 고온과 콘크리트의 알칼리 환경에서 크게 감소된다. 본 연구에서는 GFRP 보강근이 열손상 뒤, 알칼리 환경에 추가로 노출되었을 때의 계면전단강도변화를 고찰하는데 집중하였다. 이를 위하여 GFRP 보강근 시편은 270도의 열에 1시간동안 노출된 후 알칼리 용액에 장기간 노출되었으며, 전단시험에 의하여 파괴되었다. 비교를 위하여 열손상이 없는 시편도 같은 기간 동안 알칼리 용액에 노출된 후 전단에 의하여 파괴되었다. 결과에서, 열손상을 받은 GFRP보강근의 계면전단강도의 감소가 열손상이 없는 보강근 보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 본 실험을 근거로 하여, 열손상을 미리 받은 GFRP 보강근이 알칼리에 노출되었을 때, 장기 잔존계면전단강도의 예측을 위한 2차식을 제시하였다.

In this study, rational prediction models for the effective compressive strengths of HSC corner and interior columns with intervening NSC slabs are developed. A structural analogy between HSC column-NSC slab joint and brick masonry is used to develop the prediction models. In addition, the aspect ratio of slab thickness to column dimension and the surrounding slab confinement effect are considered in the models. The proposed prediction model is verified by comparison with experimental results and various prediction expressions. As a result, with average test-to-predicted ratios of 1.00 for HSC corner columns and 1.09 for interior columns, the proposed equation provides superior predictions over all of the existing effective strength prediction approaches including KCI structural concrete design code(2012).

This study investigated the compressive strength of concrete by using ultrasonic pulse velocity method, and proposed the equation able to predict the compressive strength of concrete.

본 연구에서는 화산재를 건설재료로 활용하기 위하여 백두산, 한라산의 화산재 및 다공성의 제올라이트에 시멘트 및 메타카올린을 첨가한 공시체에 대한 재령 0일, 7일, 28일 배합비별 압축강도 특성 데이터를 바탕으로 인공신경망 모델에 적용하여 학습, 예측함으로써 강도예측을 위한 인공신경망의 적용 가능성을 평가하였다. 인공신경망 모델에는 역전파 학습알고리즘(back-propagation learning algorithm)이 적용되었으며, 다양한 입력변수를 달리한 최적의 인공신경망 조건에서 학습을 시행하였다. 또한, 다양한 배합조건이 일축압축강도에 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 이러한 연구를 통해 얻어진 결과물은 화산재를 활용한 블록의 일축압축강도 특성을 파악하는데 좋은 툴이 될 것으로 기대된다.

This paper presents the prediction method of concrete strength according to curing methods for the quality control. Database and an artificial neural network were constructed and then the prediction program of concrete strength were developed.

Temperature of fresh concrete can be effectively used to predict the strength of concrete being cured and make an informed decision for stripping the molds. A hygrothermograph and thermo-couple sensors that require an extensive wiring have been applied to measure a temperature of concrete at the early stage of the curing process on site. Therefor, this study on the strength prediction using Maturity is mainly focused on, but the study on the concrete mixing blast furnace slag powder is insufficient. The purpose of this study is to investigate the relationships between compressive strength and equivalent age by Maturity function and is to compare and examine the strength prediction of concrete mixing Blast Furnace Slag Power using ACI and Logistic Curve prediction equation.

본 연구에서는 경량 콘크리트에 대한 361개, 보통중량 콘크리트에 대한 1,335개 및 고중량 콘크리트에 대한 221개의 데이터를 이용하여 콘크리트의 인장강도 (직접인장강도, 쪼갬인장강도 및 파괴계수)에 대한 설계기준과 기존 연구자들의 제안모델의 안정성을 평가하였다. 콘크리트 인장강도 예측을 위한 대부분의 제안 식들은 보통중량 콘크리트의 실험결과를 이용하여 압축강도의 함수로서 제시되었다. 하지만 데이터베이스의 분석은 콘크리트 인장강도는 기건 단위질량에 의해서도 중요한 영향을 받음을 보여준다. 이에 따라, 콘크리트 인장강도에 대한 기준 및 제안모델들은 기건 단위질량 2,100 kg/m3 이하, 압축강도 50 MPa 이상에서는 실험결과와의 불일치가 증가하였다. 한편, 본 연구에서 콘크리트 기건 단위질량을 고려하여 제시된 콘크리트 인장강도 예측 모델들은 실험결과와 비교적 잘 일치하였다.

현재 건설현장에서는 부순모래 콘크리트의 비파괴 강도 추정을 일반적으로 슈미트 해머를 이용한 반발경도법이나 초음파를 이용한 초음파속도법, 이 둘을 조합한 복합법을 이용하고 있으며 기존의 천연골재를 사용한 콘크리트에 의해 얻어진 여러 가지 제안식들에 적용시켜 추정하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 전형적인 파괴시험과 코어채취 그리고 초음파속도법을 이용하여 부순모래 콘크리트의 강도 추정식을 제안하고자 하였다. 실험의 변수는 양생재령과 양생조건 그리고 콘크리트의 설계기준강도이다.