| 種別 | 論文 |
| 主題 | ニューラルネットワークを用いた高流動コンクリートのフレッシュ性状とレオロジー定数の推定 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 古賀志門（琉球大学） |
| 連名者1 | 山田義智（琉球大学） |
| 連名者2 | 平野修也（フローリック） |
| 連名者3 | 東舟道裕亮（琉球大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | high-flowable concrete、neural network、properties of fresh concrete、rheological constant、ニューラルネットワーク、フレッシュ性状、レオロジー定数、高流動コンクリート |
| 巻 | 41 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1037 |
| 末尾ページ | 1042 |
| 年度 | 2019 |
| 要旨 | 本研究は，高流動コンクリートのスランプフロー試験を対象として，機械学習の一種であるニューラルネットワークによりコンクリートのフレッシュ性状（スランプフロー値，500mmフロー到達時間，空気量等）の推定を試みた。また，既往の研究成果を用いて，スランプフロー値や500mmフロー到達時間よりレオロジー定数の推定式を導いた。さらに，ニューラルネットワークで推定したコンクリートのフレッシュ性状の各値をレオロジー定数の推定式に代入することで，対象となる高流動コンクリートのレオロジー定数を求めた。得られたレオロジー定数の有用性は，フローの広がり曲線をMPS法にて再現することで検証した。 |
| PDFファイル名 | 041-01-1168.pdf |