| 種別 | 論文 |
| 主題 | ニューラルネットワークによるコンクリート製造時の品質推定 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 大矢孝（東京大学大学院） |
| 連名者1 | 魚本健人（東京大学） |
| 連名者2 | 堤知明（東京電力） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | |
| 巻 | 16 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1273 |
| 末尾ページ | 1276 |
| 年度 | 1994 |
| 要旨 | 1.はじめに コンクリート製造に際しては、骨材の表面水率をはじめとして不確定要因が多数存在し、しかも、それらはコンクリートの品質に大きく影響する。また、練り混ぜは現象的に複雑であることから、練り上がったコンクリートの品質を推定することは、現状では非常に難しい。 コンクリートの練り混ぜ現象へのニューラルネットワークの適用については既往の研究においてなされており、室内実験の結果についてはコンクリート品質の推定が精度良く行えることが明らかにされている。そこで本研究では、現場での実験結果に対する推定の可能性を検証するとともに、現在その予測が困難である骨材表面水量の推定も試みた。 5.まとめ 本研究において以下のことが明らかになった。 (1)コンクリート練り混ぜにニューラルネットワークを適用したところ、現場の実機データでの推定も、空気量を除き、推定値と実験値の相関係数が0.93以上かつ誤差が4％以下の高い精度で行える。最も相関係数の低い空気量についても、平均誤差が0.27％とJISに規定された±1％の許容範囲内に十分入っており、実用上の精度は確保されている。 (2)骨材の表面水量の推定についても、上と同様相関係数0.94以上と良い結果を得た。このことから、バッチ内の真の水量を求める新しい手法としてもニューラルネットワークは使用可能であると考えられる。 なお、学習後のネットワークの精度は与えるデータの精度に依存し、また、学習データの範囲から大きくはずれたデータに対しては推定精度が落ちるため、実用に際しては正確な、かつ広範囲にわたったデータの収集が必要である。 |
| PDFファイル名 | 016-01-1213.pdf |