| 種別 | 論文 |
| 主題 | 機械学習を用いたコンクリートの圧縮強度の予測に関する基礎的研究 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 小山顕（東北大学） |
| 連名者1 | 小林知大（東北大学） |
| 連名者2 | 高杉文也（東北大学） |
| 連名者3 | 西脇智哉（東北大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | コンクリート、機械学習、ニューラルネットワーク、圧縮強度、混和材 |
| 巻 | 46 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 277 |
| 末尾ページ | 282 |
| 年度 | 2024 |
| 要旨 | コンクリート材料の効率的な開発のため，機械学習を用いて圧縮強度を予測するモデルの構築を行った。1996年から2023年に掲載された日本コンクリート工学年次論文集から抽出した配（調）合や圧縮強度などのデータセットを作成して解析に用いた。その結果，学習範囲内では高い正解率で算出でき，パラメータであるニューロンの数などに依存することなく見かけ上は過学習を避けることのできるモデルを構築できた。学習範囲外の配（調）合で実際にコンクリート供試体を作製し，得られた圧縮強度とモデルによる予測強度を比較すると，予測強度と試験結果が一致する場合と差が生じる場合の2つの結果が得られた。 |
| PDFファイル名 | 046-01-1045.pdf |