Development of novel functional concrete materials using materials informatics
| Project/Area Number |
21K18759
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 23:Architecture, building engineering, and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
西脇 智哉 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60400529)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | コンクリート / マテリアルズ・インフォマティクス / 機械学習 / 低炭素型コンクリート / 圧縮強度 / 高機能コンクリート / コンクリート3Dプリンタ / 自己修復コンクリート |
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| Outline of Research at the Start |
新しい機能を付与したコンクリート材料について、近年発展が目覚ましいマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用した材料開発手法についての検討を行う。超高強度高靭性繊維補強セメント系複合材料、自己修復コンクリート、コンクリート3Dプリンタの3項目に焦点を当て、これらの新しいコンクリート材料に求められる性能項目に必要な材料パラメータの特定を試みる。ここでは、自ら得る実験結果ではなく、これまでの実験データの蓄積や、論文公開情報である実験データを収集する。このデータセットから必要な性能に大きな影響を与えるパラメータを情報科学的なアプローチから発見し、新たなコンクリート材料としての調合設計を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、新しい機能を付与したコンクリート材料について、近年発展が目覚ましいマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用することを提案し、特に新たな機能を有するコンクリート材料の開発に生かすための手法について検討するものである。最終年度となる2023年度には、より実際的な機械学習を行うために、主に国内文献と国内のコンクリート工場での実測から得られた約800のデータセットの構築を完了させた。様々な提案が行われている機能性コンクリートから、近年の注目度が最も高く、文献データも豊富に得られると考えられる産業副産物を混和材として用いる低炭素型コンクリートを対象として取り上げて、圧縮強度を目的関数とした調合設計、もしくは、調合からの圧縮強度の予測を対象とした検討に取り組んだ。
その結果、特に構築した学習用データセットの範囲内の調合においては、調合と圧縮強度の関係を高い正解率で得ることができ、機械学習を通じて圧縮強度を予測できる可能性が示された。特に、セメントに加えて高炉スラグ微粉末・フライアッシュ・シリカフュームの複数種類の混和材を併せて用いた場合であっても、網羅的な実験のみによらない調合候補の選定と強度予測が行えることを示した。ただし、たとえば昨年度の検討で確認した極めてセメント使用量が小さい調合など、学習範囲外の調合では予測精度が十分ではない場合が見られた。そのため、実際にコンクリート供試体を作製してデータを追加したところ、予測強度と試験結果が一致する場合が見られた。
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Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
