KR102589205B1 - Detailed process of machine learning-based concrete crack mock-up specimen - Google Patents
Detailed process of machine learning-based concrete crack mock-up specimen Download PDFInfo
- Publication number
- KR102589205B1 KR102589205B1 KR1020210098717A KR20210098717A KR102589205B1 KR 102589205 B1 KR102589205 B1 KR 102589205B1 KR 1020210098717 A KR1020210098717 A KR 1020210098717A KR 20210098717 A KR20210098717 A KR 20210098717A KR 102589205 B1 KR102589205 B1 KR 102589205B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- crack
- test specimen
- specimen
- learning
- machine learning
- Prior art date
Links
- 239000004567 concrete Substances 0.000 title claims abstract description 56
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 77
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 72
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000009415 formwork Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000011150 reinforced concrete Substances 0.000 claims description 37
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 claims description 28
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 claims description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 14
- 239000004200 microcrystalline wax Substances 0.000 claims description 10
- 229940114937 microcrystalline wax Drugs 0.000 claims description 10
- 235000019808 microcrystalline wax Nutrition 0.000 claims description 10
- 238000002844 melting Methods 0.000 claims description 6
- 230000008018 melting Effects 0.000 claims description 6
- 238000005304 joining Methods 0.000 claims description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 3
- 230000035515 penetration Effects 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 5
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 4
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 230000036571 hydration Effects 0.000 description 3
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 description 3
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000839 emulsion Substances 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000005495 investment casting Methods 0.000 description 1
- 238000003475 lamination Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000002076 thermal analysis method Methods 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
- G01N1/44—Sample treatment involving radiation, e.g. heat
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/38—Concrete; Lime; Mortar; Gypsum; Bricks; Ceramics; Glass
- G01N33/383—Concrete or cement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0058—Kind of property studied
- G01N2203/006—Crack, flaws, fracture or rupture
- G01N2203/0062—Crack or flaws
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Ceramic Engineering (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
Abstract
본 발명은 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다양한 형태의 균열홈을 갖는 균열 콘크리트 실험체의 제작방법에 있어서, 모사체 몰드에 모사체 재료를 용입하여 모사체를 제작하는 단계; 상기 모사체를 실험체 거푸집 내부 특정위치에 고정시키는 단계; 상기 실험체 거푸집 내에 콘크리트를 타설, 양생시키는 단계; 및 열을 인가하여 상기 모사체를 용융, 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method of manufacturing a concrete crack learning specimen based on machine learning. More specifically, to a method of manufacturing a cracked concrete specimen with crack grooves of various shapes, the specimen is manufactured by infiltrating a specimen material into a specimen mold. steps; Fixing the simulant to a specific position inside the test specimen mold; Pouring and curing concrete into the test specimen formwork; and applying heat to melt and remove the specimen. It relates to a machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method, comprising the steps:
Description
본 발명은 열화상 영상을 이용한 철근 콘크리트 구조물의 다양한 형태를 가진 균열 깊이를 파악하기 위한 기술 개발을 위해 제작된 실험체의 상세 제작방법에 대한것이다. The present invention relates to a detailed manufacturing method of a test specimen produced for the development of technology for determining the depth of cracks in various shapes of reinforced concrete structures using thermal imaging images.
본 발명이 속한 종래 기술은 철근 콘크리트의 다양한 균열 모사체 제작에 관한 기술에 바탕을 두고 있다. 본 발명의 배경이 되는 기술은 유한요소해석에 기반한 열해석, 3D 프린터 기술 및 파라핀 왁스를 이용한 모형체 제작기술로 철근 콘크리트 실험체가 외부로부터 열에너지를 받았을 때, 열에너지의 영향 구간을 유한요소 기법을 통해 정상부 및 균열부의 열반경을 파악하여 효과적인 실험체의 제작기술이다. The prior art to which the present invention belongs is based on technology related to the production of various crack simulants of reinforced concrete. The technology behind the present invention is thermal analysis based on finite element analysis, 3D printer technology, and model manufacturing technology using paraffin wax. When a reinforced concrete specimen receives heat energy from the outside, the affected area of heat energy is measured through finite element technique. It is an effective test specimen manufacturing technology by identifying the radius of the peak and crack area.
3D 프린터는 앞뒤(x축)와 좌우(y축) 그리고 상하(z축) 운동을 이용하여 3D 도면을 바탕으로 입체 물품을 만들어내는 기구이다. 입체형태를 만드는 방식은 크게 한 층씩 쌓아올리는 적층형, 큰 덩어리를 깎아내는 절삭형이 있다. 적층형은 레이어가 얇아 정밀한 형상을 얻을 수 있고 채색을 동시에 진행할 수 있고 절삭형은 적층형에 비하여 정밀하다는 장점이 있지만 재료의 소모가 많고 채색작업을 따로 해야하는 단점이 있다. 제작단계는 모델링, 프린팅, 피니싱으로 이루어져있다.A 3D printer is a device that creates three-dimensional items based on a 3D drawing using front and back (x-axis), left and right (y-axis), and up and down (z-axis) movements. There are two types of methods for creating three-dimensional shapes: the lamination type, which involves building up one layer at a time, and the cutting type, which involves carving out large chunks. The laminated type has thin layers, so precise shapes can be obtained and coloring can be done at the same time. The cutting type has the advantage of being more precise than the laminated type, but has the disadvantage of consuming a lot of material and having to do coloring work separately. The production stage consists of modeling, printing, and finishing.
유한요소해석은 공학 분석 시 활용되는 컴퓨터 시뮬레이션 기술로 유한요소법(FEM)이라 불리는 수치적 기법을 사용한다. 유한요소해석의 기본적인 용도는 기계장치 및 시스템에서 응력과 변위를 결정하는 데 있지만 최근 열전달, 유체역학, 전자기학 등에도 적용이 이루어지고 있으며 실제 공학에서 컴퓨터를 이용해 모델링한 후 이에 필요한 물성, 하중과 같은 외부요인들을 설정하고 시각화 된 결과를 얻는 등의 응용이 이루어지고 있다.Finite element analysis is a computer simulation technology used in engineering analysis and uses a numerical technique called the finite element method (FEM). The basic use of finite element analysis is to determine stress and displacement in mechanical devices and systems, but it has recently been applied to heat transfer, fluid dynamics, and electromagnetism. Applications include setting external factors and obtaining visualized results.
도 1은 마이크로 크리스탈린 왁스의 특성표를 나타낸 것이다. 마이크로 크리스탈린 왁스는 파라핀 왁스에 비해 높은 높은 강도, 80℃~110℃의 높은 융점, 높은 점도를 지니고 있으며 높은 점도로 인해 우수한 성형성을 지니고 있다. 주요 용도로는 에멀젼, 정밀주조, 공예양초로 이용되고 있다.Figure 1 shows a characteristic table of micro crystalline wax. Micro crystalline wax has high strength, a high melting point of 80℃~110℃, and high viscosity compared to paraffin wax, and has excellent moldability due to its high viscosity. Its main uses are emulsion, precision casting, and craft candles.
종래의 인위적인 콘크리트 균열 타설 시 원하는 균열 형상에 맞게 강판을 제작하여 삽입해 양생한다. 기존의 방식으로는 균열에 철근이 끼워져 있거나 균열의 크기가 내부로 커지는 등의 인위적인 균열을 가진 철근 콘크리트 실험체 제작 시 모사체의 제거가 불가능하여 철근이 유입된 콘크리트 균열 실험체 및 역삼각 콘크리트 균열 실험체의 제작이 제한되어있다.When pouring a conventional artificial concrete crack, a steel plate is manufactured according to the desired crack shape, inserted, and cured. When producing reinforced concrete specimens with artificial cracks such as reinforcing bars inserted into the cracks or the size of the cracks growing internally, it is impossible to remove the specimen using the existing method, so concrete crack specimens with reinforcing bars and inverted triangle concrete crack specimens are used. Production is limited.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 실시예에 따르면, 실험체 균열 모양의 다양화를 위해 균열의 형태, 깊이와 상관없이 제거가 가능한 모사체를 파라핀 왁스를 이용하여 제작하며, 3D프린터를 이용하여 모사체 몰드를 제작한 후 철근 콘크리트 균열 모사체는 철근을 끼운 후에, 콘크리트 균열 모사체는 몰드에 바로 파라핀 왁스를 용입하여 모사체를 제작하고, 해당 모사체를 이용하여 철근 콘크리트 실험체 제작을 완료하면 열을 이용하여 실험체에 영향을 끼치지 않고 쉽게 모사체의 제거가 가능하므로, 기존의 제한점을 없애고 균열의 형태를 다양화 할 수 있으며 기존에 설계한대로 정확하게 제작할 수 있는 실험체의 제작방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention was developed to solve the above-described conventional problems. According to an embodiment of the present invention, in order to diversify the shape of the crack in the test specimen, a replica that can be removed regardless of the shape and depth of the crack is used as paraffin wax. It is manufactured using a 3D printer to produce a replica mold, and then inserting reinforcing bars into the reinforced concrete crack replica. For the concrete crack replica, paraffin wax is infiltrated directly into the mold to produce the replica. Once the production of the reinforced concrete specimen using the dead body is completed, the specimen can be easily removed using heat without affecting the specimen. Therefore, existing limitations can be eliminated, the shape of the crack can be diversified, and exactly as originally designed. The purpose is to provide a manufacturing method for test specimens that can be manufactured.
본 발명의 실시예에 따르면, 실험체 제작에 사용되는 모사체를 파라핀 왁스를 이용하여 제작하므로 실험체 제작 완료 후 모사체 제거에 있어 제한점이 사라지게 되며, 파라핀 왁스는 구체적으로 마이크로크리스탈린 왁스로 구성되어 충분한 압력에 버틸 수 있고 104℃의 융점을 가지고 있어 철근 콘크리트 양생시의 수화열에 녹지 않고 실험체 완성 후에 열을 이용하여 쉽게 제거할 수 있으므로, 기존에 제작 불가능했던 형태 및 깊이를 가진 인위적인 균열을 높은 정확도로 제작하는 것이 가능한, 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법을 제공하는데 그 목적이 있다. According to an embodiment of the present invention, since the ancestor used in the production of the test specimen is manufactured using paraffin wax, there are no limitations in removing the ancestor after completion of the manufacture of the test specimen, and the paraffin wax is specifically composed of microcrystalline wax and has sufficient It can withstand pressure and has a melting point of 104°C, so it does not melt in the heat of hydration during curing of reinforced concrete and can be easily removed using heat after the test specimen is completed. Therefore, artificial cracks with shapes and depths that were previously impossible to manufacture can be created with high accuracy. The purpose is to provide a method of manufacturing a machine learning-based concrete crack learning specimen that can be manufactured.
본 발명의 실시예에 따르면, 유한요소해석 및 3D 프린터를 이용한 철근 콘크리트 및 역삼각 균열 콘크리트 모사체 제작에 적용이 가능하며, 열반경해석 이외의 다양한 상황에 맞게 균열을 모사한 철근 콘크리트 실험체 및 역삼각 균열 콘크리트 실험체 제작 시 적용 가능하고, 파라핀 왁스를 이용하여 모사체를 제작하기 때문에 철근 콘크리트 실험체 및 역삼각 균열 콘크리트 실험체 완성 후 모사체 제거가 더 용이해져 다양한 형태의 실험체 제작 가능한, 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법을 제공하는데 그 목적이 있다. According to an embodiment of the present invention, it can be applied to the production of reinforced concrete and inverted triangle cracked concrete specimens using finite element analysis and a 3D printer, and reinforced concrete specimens and inverted triangle cracks simulating cracks for various situations other than radial mirror analysis. It can be applied when producing cracked concrete specimens, and since paraffin wax is used to manufacture specimens, it becomes easier to remove specimens after completing reinforced concrete specimens and inverted triangle cracked concrete specimens, making it possible to produce specimens of various shapes, and machine learning-based concrete cracking. The purpose is to provide a method for producing learning specimens.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly apparent to those skilled in the art from the description below. It will be understandable.
본 발명의 목적은, 다양한 형태의 균열홈을 갖는 균열 콘크리트 실험체의 제작방법에 있어서, 모사체 몰드에 모사체 재료를 용입하여 모사체를 제작하는 단계; 상기 모사체를 실험체 거푸집 내부 특정위치에 고정시키는 단계; 상기 실험체 거푸집 내에 콘크리트를 타설, 양생시키는 단계; 및 열을 인가하여 상기 모사체를 용융, 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법으로서 달성될 수 있다. The object of the present invention is to provide a method for manufacturing a cracked concrete specimen having various types of crack grooves, including the steps of manufacturing a specimen by infiltrating a specimen material into a specimen mold; Fixing the simulant to a specific position inside the test specimen mold; Pouring and curing concrete into the test specimen formwork; And it can be achieved as a machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method comprising the step of applying heat to melt and remove the specimen.
그리고 상기 모사체 재료는 파라핀 왁스인 것을 특징으로 할 수 있다. And the simulant material may be characterized as paraffin wax.
또한 상기 파라핀 왁스는 마이크로 크리스탈린 왁스인 것을 특징으로 할 수 있다. Additionally, the paraffin wax may be characterized as a micro crystalline wax.
그리고 상기 모사체를 제작하는 단계는, 상기 모사체 몰드의 철근 관통홀에 철근을 관통 장착한 후, 내부로 파라핀 왁스를 용입하여 철근이 결합된 균열부를 제작하는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, the step of manufacturing the base body may be characterized in that the reinforcing bars are installed through the reinforcing bar through-holes of the base mold, and then paraffin wax is infiltrated inside to produce cracks where the reinforcing bars are combined.
또한 고정부에 상기 균열부를 접합, 결합하여 모사체를 제작하는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, it may be characterized in that the replica is manufactured by joining and combining the cracked part with the fixing part.
그리고 상기 모사체를 제작하는 단계 전에, 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정하고, 3D도면을 제작하는 것을 특징으로 할 수 있다. And before the step of manufacturing the replica, the optimal reinforced concrete test specimen specifications may be calculated and a 3D drawing may be produced.
또한 상기 3D도면을 이용하여 3D프린터로 모사체 몰드, 실험체 거푸집, 고정부를 제작하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, it may further include the step of manufacturing a replica mold, test specimen form, and fixing part with a 3D printer using the 3D drawing.
그리고 상기 고정시키는 단계에서, 상기 고정부를 상기 실험체 거푸집에 거치, 고정하여 상기 균열부를 설정된 위치에 세팅시키고, 철근 고정부재를 통해 상기 균열부의 철근과 상기 실험체 거푸집을 고정시키는 것을 특징으로 할 수 있다. And in the fixing step, the fixing part is mounted and fixed to the test specimen mold to set the cracked part at a set position, and the reinforcement of the crack part and the test specimen form are fixed through a reinforcing bar fixing member. .
또한 상기 균열부는 하부측으로 폭이 커지는 형태를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다. Additionally, the crack portion may be characterized in that it has a shape that increases in width toward the lower side.
그리고 상기 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정은, 상태조사에 필요한 균열 형상에 대해 3D모델을 구축하고, 생성된 3D모델에 대한 유한요소해석을 수행, 열반경을 파악하여 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정하는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, the calculation of the optimal reinforced concrete specimen specifications involves constructing a 3D model for the crack shape required for condition investigation, performing finite element analysis on the created 3D model, and determining the radius of fracture to calculate the optimal reinforced concrete specimen specifications. It can be characterized.
본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 따르면, 실험체 균열 모양의 다양화를 위해 균열의 형태, 깊이와 상관없이 제거가 가능한 모사체를 파라핀 왁스를 이용하여 제작하며, 3D프린터를 이용하여 모사체 몰드를 제작한 후 철근 콘크리트 균열 모사체는 철근을 끼운 후에, 콘크리트 균열 모사체는 몰드에 바로 파라핀 왁스를 용입하여 모사체를 제작하고, 해당 모사체를 이용하여 철근 콘크리트 실험체 제작을 완료하면 열을 이용하여 실험체에 영향을 끼치지 않고 쉽게 모사체의 제거가 가능하므로, 기존의 제한점을 없애고 균열의 형태를 다양화 할 수 있으며 기존에 설계한대로 정확하게 제작할 수 있는 효과를 갖는다. According to the machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to an embodiment of the present invention, in order to diversify the shape of the test specimen cracks, a replica that can be removed regardless of the shape and depth of the crack is manufactured using paraffin wax, and 3D After producing a replica mold using a printer, reinforcing bars are inserted into the reinforced concrete crack replica. Then, paraffin wax is infiltrated directly into the mold to produce the replica, and the replica is used to produce a reinforced concrete specimen. Once fabrication is completed, the specimen can be easily removed using heat without affecting the specimen, thereby eliminating existing limitations, diversifying the shape of the crack, and allowing it to be manufactured exactly as previously designed.
본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 따르면, 실험체 제작에 사용되는 모사체를 파라핀 왁스를 이용하여 제작하므로 실험체 제작 완료 후 모사체 제거에 있어 제한점이 사라지게 되며, 파라핀 왁스는 구체적으로 마이크로크리스탈린 왁스로 구성되어 충분한 압력에 버틸 수 있고 104℃의 융점을 가지고 있어 철근 콘크리트 양생시의 수화열에 녹지 않고 실험체 완성 후에 열을 이용하여 쉽게 제거할 수 있으므로, 기존에 제작 불가능했던 형태 및 깊이를 가진 인위적인 균열을 높은 정확도로 제작하는 것이 가능한 효과를 갖는다. According to the machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to an embodiment of the present invention, the simulant used for manufacturing the test specimen is manufactured using paraffin wax, so the limitations in removing the simulator disappear after completion of the test specimen production, and the paraffin wax Specifically, it is composed of microcrystalline wax, so it can withstand sufficient pressure and has a melting point of 104℃, so it does not melt in the heat of hydration when curing reinforced concrete and can be easily removed using heat after the test specimen is completed, making it a product that was previously impossible to manufacture. It has the effect of making it possible to manufacture artificial cracks of any shape and depth with high accuracy.
본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 따르면, 유한요소해석 및 3D 프린터를 이용한 철근 콘크리트 및 역삼각 균열 콘크리트 모사체 제작에 적용이 가능하며, 열반경해석 이외의 다양한 상황에 맞게 균열을 모사한 철근 콘크리트 실험체 및 역삼각 균열 콘크리트 실험체 제작 시 적용 가능하고, 파라핀 왁스를 이용하여 모사체를 제작하기 때문에 철근 콘크리트 실험체 및 역삼각 균열 콘크리트 실험체 완성 후 모사체 제거가 더 용이해져 다양한 형태의 실험체 제작 가능한 효과를 갖는다. According to the machine learning-based concrete crack learning test specimen production method according to an embodiment of the present invention, it can be applied to the production of reinforced concrete and inverted triangle crack concrete simulants using finite element analysis and 3D printers, and can be used in various situations other than heat radius analysis. It can be applied when producing reinforced concrete specimens and inverted triangle cracked concrete specimens that simulate cracks accordingly. Since the specimens are manufactured using paraffin wax, it becomes easier to remove the specimens after completing the reinforced concrete specimens and inverted triangle cracked concrete specimens, allowing for a variety of applications. It has the effect of making it possible to produce a type of test object.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the effects that can be obtained from the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below. You will be able to.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 마이크로 크리스탈린 왁스의 특성,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법의 흐름도,
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 고정부와 균열부가 결합된 모사체의 사시도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 실험에 필요한 규격선정을 나타낸 모식도,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 3D도면 제작과, 제작된 고정부, 모사체 몰드, 실험체 거푸집,
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 제작된 균열부와, 모사체 몰드 분해 사시도,
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 고정부와 균열부가 결합된 모사체의 사시도,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 실험체 거푸집에 모사체가 결합된 상태의 사시도,
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 장력인가부재를 통해 장력확보를 통해 철근이 고정된 상태의 사시도,
도 10a 및 도 10b는 도 9에서 실험체 거푸집 내로 콘크리트를 타설한 상태의 사시도, 평면도,
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 콘크리트 양생 후, 히팅건을 통한 균열부를 제거하는 상태,
도 12a는 본 발명의 실시예에 따라 완성된 실험체의 평면도,
도 12b 및 도 12c는 본 발명의 실시예에 따른 다양항 형태의 실험체 투시도,
도 13a는 본 발명의 실시예에 따라 제작된 철근 콘크리트 균열 실험체 평면도,
도 13b는 도 13a의 A-A 단면도,
도 13c는 도 13a의 B-B 단면도,
도 14a는 본 발명의 실시예에 따라 제작된 역삼각 콘크리트 균열 실험체 평면도,
도 14b는 도 14a의 A-A 단면도,
도 14c는 도 14a의 B-B 단면도를 도시한 것이다. The following drawings attached to this specification illustrate preferred embodiments of the present invention, and serve to further understand the technical idea of the present invention along with the detailed description of the invention, so the present invention is limited only to the matters described in such drawings. It should not be interpreted as such.
Figure 1 shows the characteristics of microcrystalline wax,
Figure 2 is a flowchart of a machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to an embodiment of the present invention;
Figures 3a and 3b are perspective views of a specimen in which a fixing part and a cracking part are combined according to an embodiment of the present invention;
Figure 4 is a schematic diagram showing the selection of standards required for experiments according to an embodiment of the present invention;
Figure 5 shows the production of 3D drawings according to an embodiment of the present invention, the manufactured fixture, replica mold, and test specimen form,
Figure 6 is an exploded perspective view of a crack and a replica mold manufactured according to an embodiment of the present invention;
Figures 7a and 7b are perspective views of a specimen in which a fixing part and a cracking part are combined according to an embodiment of the present invention;
Figure 8 is a perspective view of a state in which a specimen is coupled to a test specimen mold according to an embodiment of the present invention;
Figure 9 is a perspective view of the reinforcing bar being fixed by securing tension through a tension applying member according to an embodiment of the present invention;
Figures 10a and 10b are a perspective view and plan view of the state in which concrete is poured into the test specimen formwork in Figure 9;
Figure 11 shows a state in which cracks are removed using a heating gun after curing concrete according to an embodiment of the present invention;
Figure 12a is a plan view of a test specimen completed according to an embodiment of the present invention;
Figures 12b and 12c are perspective views of various types of test specimens according to an embodiment of the present invention;
Figure 13a is a plan view of a reinforced concrete crack test specimen manufactured according to an embodiment of the present invention;
Figure 13b is a cross-sectional view taken along line AA of Figure 13a;
Figure 13c is a cross-sectional view taken along line BB of Figure 13a;
Figure 14a is a plan view of an inverted triangle concrete crack test specimen manufactured according to an embodiment of the present invention;
Figure 14b is a cross-sectional view taken along line AA of Figure 14a;
FIG. 14C shows a cross-sectional view taken along line BB of FIG. 14A.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 통상의 기술자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.The above objects, other objects, features and advantages of the present invention will be easily understood through the following preferred embodiments related to the attached drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. Rather, the embodiments introduced herein are provided so that the disclosed content will be thorough and complete and so that the spirit of the present invention can be sufficiently conveyed to those skilled in the art.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.In this specification, when an element is referred to as being on another element, it means that it may be formed directly on the other element or that a third element may be interposed between them. Also, in the drawings, the thickness of components is exaggerated for effective explanation of technical content.
본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 평면도들을 참고하여 설명될 것이다. 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. 따라서 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니라 제조 공정에 따라 생성되는 형태의 변화도 포함하는 것이다. 예를 들면, 직각으로 도시된 영역은 라운드지거나 소정 곡률을 가지는 형태일 수 있다. 따라서 도면에서 예시된 영역들은 속성을 가지며, 도면에서 예시된 영역들의 모양은 소자의 영역의 특정 형태를 예시하기 위한 것이며 발명의 범주를 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서의 다양한 실시예들에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시예들은 그것의 상보적인 실시예들도 포함한다.Embodiments described herein will be explained with reference to cross-sectional views and/or plan views, which are ideal illustrations of the present invention. In the drawings, the thicknesses of films and regions are exaggerated for effective explanation of technical content. Therefore, the shape of the illustration may be changed depending on manufacturing technology and/or tolerance. Accordingly, embodiments of the present invention are not limited to the specific form shown, but also include changes in form produced according to the manufacturing process. For example, an area shown as a right angle may be rounded or have a shape with a predetermined curvature. Accordingly, the regions illustrated in the drawings have properties, and the shapes of the regions illustrated in the drawings are intended to illustrate a specific shape of the region of the device and are not intended to limit the scope of the invention. In various embodiments of the present specification, terms such as first and second are used to describe various components, but these components should not be limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one component from another. Embodiments described and illustrated herein also include complementary embodiments thereof.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used in the specification, 'comprises' and/or 'comprising' does not exclude the presence or addition of one or more other elements.
아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.In describing specific embodiments below, various specific details have been written to explain the invention in more detail and to aid understanding. However, a reader with sufficient knowledge in the field to understand the present invention can recognize that it can be used without these various specific details. In some cases, it is mentioned in advance that when describing the invention, parts that are commonly known but are not significantly related to the invention are not described in order to prevent confusion without any reason in explaining the invention.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 대해 설명하도록 한다. 먼저, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법의 흐름도를 도시한 것이다. Hereinafter, a method for manufacturing a machine learning-based concrete crack learning specimen according to an embodiment of the present invention will be described. First, Figure 2 shows a flowchart of a machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에서는 다양한 형태의 균열홈을 갖는 균열 콘크리트 실험체의 제작방법으로서, 전체적으로 모사체 몰드(10)에 모사체 재료를 용입하여 모사체(40)를 제작하고, 모사체(40)를 실험체 거푸집(60) 내부 특정위치에 고정시키고, 실험체 거푸집(60) 내에 콘크리트를 타설, 양생시킨 후, 열을 인가하여 모사체(40)를 용융, 제거하여 제작하게 된다. 도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 모사체의 사시도를 도시한 것이다. In an embodiment of the present invention, as a method of manufacturing a cracked concrete test specimen having various types of crack grooves, the
본 발명의 실시예에 따른 모사체 재료는 파라핀 왁스로 구성된다. 보다 구체적으로 이러한 파라핀 왁스는 마이크로 크리스탈린 왁스로 구성됨이 바람직하다. 도 1에 도시된 바와 같이, 마이크로 크리스탈린 왁스는 충분한 내구성 및 높은 융점으로 모사체(40) 제작에 적합하고 실험체(1) 완성 후 열을 이용하여 쉽게 제거가 가능하다. The mimetic material according to an embodiment of the present invention consists of paraffin wax. More specifically, this paraffin wax is preferably composed of microcrystalline wax. As shown in FIG. 1, microcrystalline wax is suitable for manufacturing the
이러한 모사체(40), 실험체 제작에 앞서 먼저, 최적 실험체 규격을 선정하게 된다(S1). 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 실험에 필요한 규격선정을 나타낸 모식도를 도시한 것이다. 그리고 이러한 선정된 규격에 대응되는 3D 도면을 제작하고, 3D 프린터를 통해 모사체 몰드(10), 고정부(30), 실험체 거푸집(60) 등을 제작하게 된다(S2). 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 3D도면 제작과, 제작된 고정부(30), 모사체 몰드(10), 실험체 거푸집(60)을 도시한 것이다. Prior to manufacturing the
본 발명의 실시예에 따른 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정은, 상태조사에 필요한 균열 형상에 대해 3D모델을 구축하고, 생성된 3D모델에 대한 유한요소해석을 수행, 열반경을 파악하여 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정하게 된다. To calculate the optimal reinforced concrete specimen standard according to an embodiment of the present invention, build a 3D model for the crack shape required for condition investigation, perform finite element analysis on the generated 3D model, and determine the radius of the fracture to determine the optimal reinforced concrete specimen. The specifications are calculated.
즉, 실험 시 요구되는 철근(2)이 노출된 철근콘크리트의 균열 형상에 대해 유한요소해석을 수행하고 열에너지가 가해질 때의 열반경 크기를 예측하여 크기를 설정한다. 그 후 이를 통해 최적 실험체 규격을 산정하여 3D 도면을 제작한다.In other words, finite element analysis is performed on the crack shape of the reinforced concrete where the reinforcing bar (2) required during the experiment is exposed, and the size is set by predicting the size of the thermal radius when heat energy is applied. Afterwards, the optimal specimen specifications are calculated and a 3D drawing is produced.
그리고 모사체(40)의 제작은 모사체 몰드(10)의 철근 관통홀(11)에 철근(2)을 관통 장착한 후, 내부로 파라핀 왁스를 용입하여 철근(2)이 결합된 균열부(20)를 제작하게 된다(S3). 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 제작된 균열부(20)와, 모사체 몰드 분해 사시도를 도시한 것이다. In the production of the
그리고 3D프린터로 제작된 고정부(30)에 균열부(20)를 접합, 결합하여 모사체(40)를 제작하게 된다(S4). 도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 고정부(30)와 균열부(20)가 결합된 모사체의 사시도를 도시한 것이다. 이러한 고정부(30)는 균열부(20)의 상단면과 결합되는 고정단(31)과, 고정단 양단으로 연장되어 추후 실험체 거푸집(60)에 고정, 거치되기 위한 거푸집 연결단(32)을 포함하여 구성될 수 있다. Then, the
그리고 고정부(30)와 균열부(20)가 결합된 모사체(40)를 실험체 거푸집(60)에 고정시키게 된다(S5). 고정부(30)를 실험체 거푸집(60)에 거치, 고정하고, 균열부(20)를 설정된 위치에 세팅시키고, 철근 고정부재(50)를 통해 균열부(20)의 철근(2)과 실험체 거푸집(60)을 고정시키게 된다. And the
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 실험체 거푸집(60)에 모사체(40)가 결합된 상태의 사시도를 도시한 것이다. 그리고 도 9는 본 발명의 실시예에 따라 장력인가부재를 통해 장력확보를 통해 철근(2)이 고정된 상태의 사시도를 도시한 것이다. Figure 8 shows a perspective view of the
본 발명의 실시예에서는 모사체(40)를 이용한 철근 콘크리트 실험체 제작에 있어, 콘크리트를 타설할 때 철근(2)의 위치이동이 일어남을 방지하기 위해 철사(51)로 고정하는 방법으로 철사(51)의 장력을 이용하였다. 도 8 에 도시된 바와 같이 철사를 철근(2)에 연결하여 거푸집(60)의 구멍 밖으로 연결한 뒤, 도 9와 같이 막대 형태의 장력인가부재(52)를 회전시켜 철사(51)에 장력을 부과함으로써 철근(2)의 위치를 고정시켜 철근(2)의 이동을 방지할 수 있음을 알 수 있다. 이러한 구성은 하나의 예시를 언급한 것일 뿐, 콘크리트를 타설할 때 철근(2)의 위치이동이 일어남을 방지할 수 있는 고정을 실현할 수 있는 다양한 구조, 부재, 방법이 적용될 수 있다. In an embodiment of the present invention, in the production of a reinforced concrete test specimen using the
그리고 실험체 거푸집(60) 내로 콘크리트를 타설하여 양생시키게 된다(S6). 도 10a 및 도 10b는 도 9에서 실험체 거푸집(60) 내로 콘크리트를 타설한 상태의 사시도, 평면도를 도시한 것이다. Then, concrete is poured into the
그리고 고정부(30)를 제거한 후, 열을 인가하여 모사체(40)를 제거하면 설정된 균열홈(3)을 갖는 콘크리트 실험체(1)가 제작되게 된다. 도 11은 본 발명의 실시예에 따라 콘크리트 양생 후, 히팅건(70)을 통한 균열부(20)를 제거하는 상태를 도시한 것이다. 그리고 도 12a는 본 발명의 실시예에 따라 완성된 실험체의 평면도를 도시한 것이고, 도 12b 및 도 12c는 본 발명의 실시예에 따른 다양항 형태의 실험체 투시도를 도시한 것이다. Then, after removing the fixing
그리고 도 13a는 본 발명의 실시예에 따라 제작된 철근 콘크리트 균열 실험체 평면도, 도 13b는 도 13a의 A-A 단면도, 도 13c는 도 13a의 B-B 단면도를 도시한 것이다. And Figure 13a is a plan view of a reinforced concrete crack test specimen manufactured according to an embodiment of the present invention, Figure 13b is a cross-sectional view A-A of Figure 13a, and Figure 13c is a cross-sectional view B-B of Figure 13a.
또한, 도 14a는 본 발명의 실시예에 따라 제작된 역삼각 콘크리트 균열 실험체 평면도, 도 14b는 도 14a의 A-A 단면도, 도 14c는 도 14a의 B-B 단면도를 도시한 것이다.In addition, Figure 14a is a plan view of an inverted triangular concrete crack test specimen manufactured according to an embodiment of the present invention, Figure 14b is a cross-sectional view taken along the line A-A of Figure 14a, and Figure 14c is a cross-sectional view taken along the line B-B of Figure 14a.
해당 모사체(40)를 이용하여 철근 콘크리트 실험체 제작을 완료하면 열을 이용하여 실험체에 영향을 끼치지 않고 쉽게 모사체(40)의 제거가 가능하다. 이러한 방법을 이용하여 기존의 제한점을 없애고 균열의 형태를 다양화 할 수 있으며 기존에 설계한대로 정확하게 제작할 수 있는 실험체 제작 프로세스를 구축할 수 있게 된다.Once the production of the reinforced concrete test specimen is completed using the corresponding
즉, 본 발명의 실시예에 따르면, 기존에 제작이 불가능했던 형태 및 깊이를 가진 인위적인 균열을 가진 실험체를 높은 정확도로 제작할 수 있게 된다. That is, according to an embodiment of the present invention, it is possible to manufacture a test specimen with artificial cracks with a shape and depth that were previously impossible to manufacture with high accuracy.
본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 따르면, 실험체 균열 모양의 다양화를 위해 균열의 형태, 깊이와 상관없이 제거가 가능한 모사체(40)를 파라핀 왁스를 이용하여 제작하며, 3D프린터를 이용하여 모사체 몰드(10)를 제작한 후 철근 콘크리트 균열 모사체(40)는 철근을 끼운 후에, 콘크리트 균열 모사체(40)는 몰드(10)에 바로 파라핀 왁스를 용입하여 모사체(40)를 제작하고, 해당 모사체(40)를 이용하여 철근 콘크리트 실험체 제작을 완료하면 열을 이용하여 실험체에 영향을 끼치지 않고 쉽게 모사체(40)의 제거가 가능하므로, 기존의 제한점을 없애고 균열의 형태를 다양화 할 수 있으며 기존에 설계한대로 정확하게 제작할 수 있게 된다. According to the machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to an embodiment of the present invention, in order to diversify the shape of the test specimen cracks, a
그리고 앞서 언급한, 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 따르면, 실험체 제작에 사용되는 모사체(40)를 파라핀 왁스를 이용하여 제작하므로 실험체 제작 완료 후 모사체(40) 제거에 있어 제한점이 사라지게 되며, 파라핀 왁스는 구체적으로 마이크로크리스탈린 왁스로 구성되어 충분한 압력에 버틸 수 있고 104℃의 융점을 가지고 있어 철근 콘크리트 양생시의 수화열에 녹지 않고 실험체 완성 후에 열을 이용하여 쉽게 제거할 수 있으므로, 기존에 제작 불가능했던 형태 및 깊이를 가진 인위적인 균열을 높은 정확도로 제작하는 것이 가능한 효과를 갖는다. And according to the machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to the embodiment of the present invention mentioned above, the
또한 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법에 따르면, 유한요소해석 및 3D 프린터를 이용한 철근 콘크리트 및 역삼각 균열 콘크리트 모사체(40) 제작에 적용이 가능하며, 열반경해석 이외의 다양한 상황에 맞게 균열을 모사한 철근 콘크리트 실험체 및 역삼각 균열 콘크리트 실험체 제작 시 적용 가능하고, 파라핀 왁스를 이용하여 모사체(40)를 제작하기 때문에 철근 콘크리트 실험체 및 역삼각 균열 콘크리트 실험체 완성 후 모사체(40) 제거가 더 용이해져 다양한 형태의 실험체 제작 가능한 효과를 갖는다. In addition, according to the machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method according to the embodiment of the present invention, it can be applied to the manufacturing of reinforced concrete and inverted triangle cracked
그리고 본 발명의 실시예에 따른 철근 콘크리트 균열 실험체 제작 프로세스를 통하여, 철근이 노출된 균열 등이 발생한 유사한 상황의 철근 콘크리트를 평가할 수 있고, 관련 건축공학 전문가 및 연구원에게 정보를 제공하여 건축물의 유지관리에 이바지할 수 있다. In addition, through the process of producing a reinforced concrete crack test specimen according to an embodiment of the present invention, it is possible to evaluate reinforced concrete in a similar situation where cracks in which the rebar is exposed have occurred, and provide information to relevant architectural engineering experts and researchers for maintenance of the building. can contribute to
또한, 상기와 같이 설명된 장치 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.In addition, the apparatus and method described above are not limited to the configuration and method of the above-described embodiments, but all or part of each embodiment can be selectively combined so that various modifications can be made. It may be composed.
1:실험체
2:철근
3:균열홈
10:모사체 몰드
11:철근 관통홀
20:균열부
30:고정부
31:고정단
32:거푸집 연결단
40:모사체
50:철근고정부재
51:철사
52:장력인가부재
60:실험체 거푸집
70:히팅건1:Experiment subject
2:Rebar
3: Crack groove
10: Copy mold
11: Reinforcing bar through hole
20: Crack part
30:Fixing unit
31:Fixed end
32: Form connection end
40: copy body
50: Rebar fixing member
51:wire
52: Tension applying member
60: Experiment mold
70:Heating gun
Claims (11)
모사체 몰드에 모사체 재료를 용입하여 모사체를 제작하는 단계;
상기 모사체를 실험체 거푸집 내부 특정위치에 고정시키는 단계;
상기 실험체 거푸집 내에 콘크리트를 타설, 양생시키는 단계; 및
열을 인가하여 상기 모사체를 용융, 제거하는 단계;를 포함하고,
상기 모사체를 제작하는 단계는,
상기 모사체 몰드의 철근 관통홀에 철근을 관통 장착한 후, 내부로 모사체 재료를 용입하여 철근이 결합된 균열부를 제작하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
In the method of manufacturing cracked concrete specimens with various types of crack grooves,
Producing a replica by melting the replica material into a replica mold;
Fixing the simulant to a specific position inside the test specimen mold;
Pouring and curing concrete into the test specimen formwork; and
Comprising: applying heat to melt and remove the base material,
The step of producing the replica is,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method, characterized in that the reinforcing bar is installed through the reinforcing bar penetration hole of the specimen mold, and then the specimen material is infiltrated into the interior to produce a crack where the reinforcing bars are combined.
상기 모사체 재료는 파라핀 왁스인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 1,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen production method, characterized in that the simulant material is paraffin wax.
상기 파라핀 왁스는 마이크로 크리스탈린 왁스인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 2,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen production method, characterized in that the paraffin wax is micro crystalline wax.
고정부에 상기 균열부를 접합, 결합하여 모사체를 제작하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 1,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method, characterized in that a replica is manufactured by joining and combining the cracked part with a fixing part.
상기 모사체를 제작하는 단계 전에,
최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정하고, 3D도면을 제작하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 5,
Before producing the replica,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen production method characterized by calculating the optimal reinforced concrete specimen specifications and producing 3D drawings.
상기 3D도면을 이용하여 3D프린터로 모사체 몰드, 실험체 거푸집, 고정부를 제작하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 6,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method, further comprising the step of manufacturing a replica mold, test specimen form, and fixing part with a 3D printer using the 3D drawing.
상기 고정시키는 단계에서,
상기 고정부를 상기 실험체 거푸집에 거치, 고정하여 상기 균열부를 설정된 위치에 세팅시키고, 철근 고정부재를 통해 상기 균열부의 철근과 상기 실험체 거푸집을 고정시키는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 7,
In the fixing step,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method, characterized in that the fixing part is mounted and fixed to the test specimen formwork, the crack part is set at a set position, and the reinforcing bars of the crack part and the test specimen form are fixed through a reinforcing bar fixing member. .
상기 균열부는 하부측으로 폭이 커지는 형태를 갖는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 1,
A machine learning-based concrete crack learning test specimen manufacturing method, characterized in that the crack portion has a shape that increases in width toward the lower side.
상기 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정은,
상태조사에 필요한 균열 형상에 대해 3D모델을 구축하고, 생성된 3D모델에 대한 유한요소해석을 수행, 열반경을 파악하여 최적 철근 콘크리트 실험체 규격을 산정하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 콘크리트 균열 학습 실험체 제작방법.
According to clause 6,
To calculate the optimal reinforced concrete test specimen specifications,
Production of a machine learning-based concrete crack learning specimen, which is characterized by constructing a 3D model for the crack shape required for condition investigation, performing finite element analysis on the generated 3D model, and calculating the optimal reinforced concrete specimen specifications by determining the thermal radius. method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210098717A KR102589205B1 (en) | 2021-07-27 | 2021-07-27 | Detailed process of machine learning-based concrete crack mock-up specimen |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210098717A KR102589205B1 (en) | 2021-07-27 | 2021-07-27 | Detailed process of machine learning-based concrete crack mock-up specimen |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230017018A KR20230017018A (en) | 2023-02-03 |
| KR102589205B1 true KR102589205B1 (en) | 2023-10-12 |
Family
ID=85226148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210098717A KR102589205B1 (en) | 2021-07-27 | 2021-07-27 | Detailed process of machine learning-based concrete crack mock-up specimen |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102589205B1 (en) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111693357A (en) * | 2020-07-02 | 2020-09-22 | 贵州大学 | Sample preparation mold and sample preparation method of fractured rock mass test piece based on 3D printing technology |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS604833Y2 (en) | 1980-08-15 | 1985-02-13 | 日産車体株式会社 | Vehicle bumper device |
| JP2017167060A (en) | 2016-03-17 | 2017-09-21 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | Apparatus and method for producing cracked object to be tested |
| KR102129976B1 (en) | 2018-09-20 | 2020-07-03 | 가천대학교 산학협력단 | Appartus guiding crevice for concrete specimen preparation for evaluating crack self-healing performance and crevice guiding method using the same |
| KR20210065672A (en) | 2019-11-27 | 2021-06-04 | 고려대학교 산학협력단 | Method of manufacturing a concrete crack mock-up sample |
-
2021
- 2021-07-27 KR KR1020210098717A patent/KR102589205B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111693357A (en) * | 2020-07-02 | 2020-09-22 | 贵州大学 | Sample preparation mold and sample preparation method of fractured rock mass test piece based on 3D printing technology |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20230017018A (en) | 2023-02-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zareiyan et al. | Effects of interlocking on interlayer adhesion and strength of structures in 3D printing of concrete | |
| Blanco et al. | Assessment of the fibre orientation factor in SFRC slabs | |
| Yan et al. | Numerical analysis on steel-concrete-steel sandwich plates by damage plasticity model: From materials to structures | |
| Sousa et al. | Diagonal compressive strength of masonry samples—experimental and numerical approach | |
| Leschok et al. | Dissolvable 3DP formwork | |
| KR102589205B1 (en) | Detailed process of machine learning-based concrete crack mock-up specimen | |
| Ferreira et al. | A numerical and experimental study of fracture in RP stereolithography patterns and ceramic shells for investment casting | |
| Zhang et al. | Physical reconstruction and mechanical behavior of fractured rock masses | |
| Deng et al. | Efficient prestressed concrete-steel composite girder for medium-span bridges. II: Finite-element analysis and experimental investigation | |
| Xu et al. | Towards understanding deformation and fracture in cementitious lattice materials: Insights from multiscale experiments and simulations | |
| MacLaughlin et al. | Effect of modulus ratio on stress near a discontinuous fiber: Matrix stress-concentration factor was shown to increase sharply with increasing modulus ratio by moiré and finite-element analyses | |
| Schipper et al. | Kine-Mould: Manufacturing technology for curved architectural elements in concrete | |
| Park et al. | Experimental testing and finite element modeling of 3D-printed reinforced concrete beams | |
| Carlson | Quantifying the effect of a fatigue crack on the residual stress field induced by the split sleeve cold expansion process in 2024-T351 and 7075-T651 aluminum alloys | |
| Hague et al. | Improvements in investment casting with stereolithography patterns | |
| CN112763288A (en) | Rock mass model manufacturing method based on 3D printing and combined with any cracks | |
| Shen et al. | Tensile behavior of UHPFRC under uniaxial and biaxial stress conditions | |
| Fereshtenejad | Fundamental study on shear behavior of non-persistent joints | |
| Ghayoor Karimiani | Analysis of residual stresses in thermoplastic composites manufactured by automated fiber placement | |
| Ficzere et al. | Method to reduce the independent constants of orthotrop materials in rapid prototyping | |
| CN218847781U (en) | 3D prints concrete interface shear strength test piece forming die | |
| RU2772271C2 (en) | Cellular multilayer composite material and method for production thereof | |
| Novillo | Experimentation of a topology-optimized metal structural connection under casting constraints | |
| Biba et al. | Automated extrusion die design integrated with simulation of material flow | |
| Shukri et al. | Collapsibility of PMMA based material in direct investment casting |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |