Abstract
To estimate the compressive strength of concrete more realistically, relative large number of data are necessary. However, it is very common in practice that only limited data are available. The purpose of the present paper is therefore to propose a realistic method to estimate the compressive strength of concrete with limited data in actual site. The Bayesian method of statistical analysis has been applied to the problem of the estimation of compressive strength of concrete. The mean compressive strength is considered as the random parameter and a prior distribution is selected to enable updating of the Bayesian distribution of compressive strength of concrete reflecting both existing data and sampling observations. The updating of the Bayesian distribution with increasing data is illustrated in numerical application. It is shown that by combining prior estimation with information from site observation, more precise estimation is possible with relatively small sampling. It is also seen that the contribution of the prior in determining the posterior distribution depends on its sharpness or flatness in relation to the sharpness or flatness of the likelihood function. The present paper allows more realistic determination of concrete strength in site with limited data.
실제 구조물의 정확하고 합리적인 압축강도 추정을 위해서는 통계학적으로 많은 실험데이타가 필요하다. 그러나, 실제로 압축강도 자료가 제한되어 있기 때문에 추정에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 적은 자료를 가지고 콘크리트의 실제적인 압축강도 추정을 위해 합리적인 베이시안 기법을 도입하여 콘크리트 강도추정 방법을 제시하였다. 여기서, 콘크리트의 평균 압축강도는 확률변수로 고려한다. 콘크리트 압축강도의 베이시안 업데이팅을 위해 사전확률분포는 기존의 자료를 반영하여 표현하며, 우도함수는 측정치의 특성을 반영하였다. 사후확률분포는 사전확률분포와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 콘크리트 교량 현장에서 제작한 실린더 공시체로부터 측정한 자료를 이용하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과는 상대적으로 적은 개수의 측정자료를 사용하고도 실제에 가까운 사후확률분포를 추정할 수 있는 것을 보여 주고 있다. 또한, 우도함수 분포의 신뢰구간에 대한 사전확률분포의 신뢰구간의 상대적인 크기는 사후확률분포의 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제시된 방법은 적은 현장측정자료를 가지고도 합리적인 강도추정이 가능함을 보여주고 있으며, 실제에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
