이 연구의 목적은 Bayesian 통계법을 통하여 얻어진 만족도 곡선을 활용하여 체계적으로 콘크리트 재료성능을 평가하고 배합설계를 하는 것이다. 단일변수 만족도 곡선은 콘크리트 성능기준을 만족할 확률을 콘크리트 재료변수 함수로서 나타낸다. 여러 개의 만족도 곡선을 결합해 하나의 만족도 곡선으로 나타내기 위하여 Importance Factor와 Goodness value라는 신규개념을 도입하여 서로 다른 재료변수들이 콘크리트성능에 미치는 영향을 정량화하고 서로 다른 재료변수들을 공통된 하나의 변수로 통합하는 것을 가능하도록 하였다. 또한 PBMD 과정에 의한 설계예제를 제시함으로써 목표지향적 콘크리트배합설계의 한 방법을 제시하고 그 유효성에 대해 증명하였다. 마지막으로, 실제 구조물에 대한 적용 가능성을 확인하기 위해 PBMD과정에 의한 콘크리트의 기대성능 결과값과 ACI 기준에 의한 결과값을 비교하였다.
This paper presents a systematic approach for estimating material performance and designing mix proportion of concrete based on an application of Bayesian method in the form of satisfaction curves. The one-parameter satisfaction curve represents a satisfaction probability of a concrete performance criterion as a function of concrete material parameter. An analysis method to combine multiple satisfaction curves to form one unique satisfaction curve that can relate the performance of concrete to a single evaluating value called Goodness value is proposed. A proposed PBMD procedure and examples of application of the PBMD method for concrete mix proportion design are carried out to verify the validity of the proposed method. Finally, the comparison between the expected performance results of a concrete mix proportion designed using PBMD to the ACI estimation equation calculated results are performed to check the applicability of the method to actual construction.
