| 研究課題/領域番号 |
21K18759
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分23:建築学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
西脇 智哉 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60400529)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 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 / 機能性コンクリート / 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
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、材料開発に生かすための手法について検討を行った。特にセメントの使用量を削減した低炭素型コンクリートを対象に、圧縮強度と調合設計の相互関係を対象とした検討に取り組んだ。その結果、約800のデータセットを構築したことで、調合と圧縮強度の関係を機械学習を通じて予測できる可能性が示された。特に、複数種類の混和材を併用した場合にも、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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
世界中で広く用いられるコンクリート材料は地産地消材料の側面も持ち、幅広い原材料を組み合わせて適切な性能を得るためには、経験則による判断が行われる場合も多くある。この一方で、近年は経験則の範囲を大きく逸脱する機能性コンクリートも数多く開発されており、従来通りの実験による試行錯誤を繰り返す開発方法には効率化が求められている。本研究課題では、機械学習などを活用して新たな機能を持つコンクリートの調合設計を行う可能性を示したものである。
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