高流動コンクリートのレオロジー定数推定法と振動および間隙通過を考慮した充填解析

考虑振动和间隙通道的高流态混凝土流变常数估计方法及填充分析

• 批准号: 21K04355
• 负责人: 山田 義智
• 金额: $ 2万
• 依托单位: University of the Ryukyus
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04355/
• 关键词: 建築構造・材料; 高流動コンクリート; レオロジー; レオロジー定数; 振動; 間隙通過性; 充填解析

各種調合の高流動コンクリートのスランプフロー試験と，高流動コンクリートと同じ使用材料と調合で粗骨材のみを除いたモルタルのフロー試験，さらにはそのモルタルと同じ使用材料と調合で細骨材を除いたセメントペーストのフロー試験をそれぞれ行い，機械学習を用いて，ペーストに用いた使用材料と調合およびペーストのフロー試験結果より，モルタルの流動性（フロー値と150㎜フロー到達時間）を予測するとともに，モルタルに用いた使用材料と調合およびモルタルのフロー試験結果より，高流動コンクリートの流動性（スランプフロー値と400㎜フロー到達時間）の予測を行った。また，予測に際して，どの特徴量が予測に影響しているのかを，特徴量のPermutation Feature Importance (PFI)やShapley Additive Explanations (SHAP)およびPartial Dependence Plot (PDP)を用いて定量的に考察を行った。さらにJリング試験も併せて行い，間隙通過性の検討を行い，骨材が偏在するモデルを用いてMPS法による流動解析の再現性を確認した。本研究は，高流動コンクリートの施工性を確認するスランプフロー試験の省力化を図ることを目的としており，実施が容易なモルタルのフロー試験と機械学習を用いて対象とする高流動コンクリートの流動性を予測できることが，研究の成果として示された。今回の研究成果は，昨年度定式化したレオロジー定数予測式を用いることで，労力のかかる高流動コンクリートの試し練りによるスランプフロー試験を行わずとも，簡便なモルタルやペーストのフロー試験を行うことで，コンクリート充填解析に必要な高流動コンクリートの流動解析を可能にする可能性が高いことを示した。

Various blends of high-flow liquids, high-flow liquids, and high-flow liquidsートと同じ use materials and blend the coarse aggregate のみを出いたモルタルのフローtrial, さThe materials used in the らにはそのモルタルと同じ are blended with the fine aggregate and the いたセメントペーストのフローtrial験をそれぞれ行い, mechanical learning を用いて, ペーストに用いた用Materials and blending test results of the blending test, flowability of the material (フローと150㎜フローarrival time)をEstimationするとともに,モルタルに用いたThe materials used are the blended materials and test results of high-flow materials.の Liquidity (スランプフローと400㎜フローarrival time)のESTIMATE を行った. Partial Dependence Plot (PDP) を行った is measured quantitatively using いて.さらにJリングtest験も与せて行い, gap passability の検question を行い, bone material がParticularly, we have confirmed the reproducibility of Flow Flow Analysis using the Fukuro MPS method. This study confirms the workability of high-flow concreteとしておりとしており, and it is easy to applyタルのフローtrial験とmachine learningを用いて対肖とするHigh-flow コンクリThe liquidity of ートの is predicted and the results of research are shown された. This time's research results are the same as last year's formalization of the fixed number prediction formula.力のかかる高流コンクリートの trial しpractice りによるスランプフローtrial験を行わずとも, simple なモルタルやペーストのフローtest験を行うことで, コンクリート filling analysisにNecessary な high flow コンクリートの flow analysis をpossible にする possibility が高いことをshow した.

项目成果

モルタルの流動性や使用材料・配(調)合を用いた機械学習による高流動コンクリートの流動性予測と特徴量の影響分析

利用砂浆流动性、所用材料和混合物的机器学习来预测高流动性混凝土的流动性，并分析特征值的影响

• 发表时间: 2023
• 期刊: コンクリート工学年次論文集
• 作者: 郭 鈞桓;秦 一平;栗林 愛季;阿久戸 信宏;宮島 洋平;橋本大幸，山本憲司;東舟道 裕亮，山田 義智，波平 康太，平野 修也
• 通讯作者: 東舟道 裕亮，山田 義智，波平 康太，平野 修也

機械学習を用いた高流動コンクリートの流動性予測に関する研究

基于机器学习的高流动度混凝土流动度预测研究

• 发表时间: 2023
• 作者: Toshiaki Kimura;Hiroki Takeuchi;Castellanos Santiago;比嘉龍一，三浦烈，波平康太，山田義智;佐伯海都，山本大貴，向出静司;竹内大貴，木村俊明;藤下和浩;三浦烈，比嘉龍一，東舟道裕亮，山田義智
• 通讯作者: 三浦烈，比嘉龍一，東舟道裕亮，山田義智

RHEOLOGICAL CONSTANTS MEASUREMENT OF HIGH-FLUIDITY CONCRETE THAT REQUIRES COMPACTION AND VERIFICATION OF ITS EFFECTIVENESS BY MPS ANALYSIS

需要压实的高流动性混凝土的流变常数测量并通过 MPS 分析验证其有效性

• DOI: 10.3130/aijs.87.393
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Structural and Construction Engineering (Transactions of AIJ)
• 作者: Toshiaki KIMURA;Hiroki Takeuchi;Rena Takagi;Hiroaki Kawamura;松浪加奈;橋本大幸，山本憲司;本西 凌太 / 秦 一平 / 阿久戸 信宏 / 郭 鈞桓;富澤徹弥;平野修也，山田義智，西祐宜，東舟道裕亮
• 通讯作者: 平野修也，山田義智，西祐宜，東舟道裕亮

モルタルの流動性や使用材料および調合情報を特徴量とした機械学習による高流動コンクリートの流動性予測

使用砂浆流动性、所用材料和混合信息作为特征的机器学习来预测高流动性混凝土的流动性

• 发表时间: 2023
• 作者: 橋本大幸;山本憲司;木村俊明;秦一平，本西凌太，阿久戸信宏，郭鈞桓;馬場淳;竹内大貴，木村俊明;松浪加奈;波平康太，比嘉龍一，山田義智，平野修也
• 通讯作者: 波平康太，比嘉龍一，山田義智，平野修也

機械学習を用いた高流動コンクリートの目視材料分離判定に関する研究

利用机器学习视觉测定高流动性混凝土材料分离度的研究

• 发表时间: 2023
• 作者: Toshiaki Kimura;Hiroki Takeuchi;Castellanos Santiago;比嘉龍一，三浦烈，波平康太，山田義智
• 通讯作者: 比嘉龍一，三浦烈，波平康太，山田義智