| 研究課題/領域番号 |
23K03988
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22010:土木材料、施工および建設マネジメント関連
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
岡崎 百合子 香川大学, 創造工学部, 技術補佐員 (90973438)
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| 研究分担者 |
岡崎 慎一郎 香川大学, 創造工学部, 准教授 (30510507)
浅本 晋吾 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (50436333)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | AI / 乾燥収縮 / コンクリート / 予測式 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
コンクリートの乾燥収縮に対する既存予測式の精度は，実務では不十分であるケースが多い。これは，式が，使用データの分布に大きく影響される一方，不十分なデータ数のために，その分布が実務と異なるためである。本研究では，限られたデータに対し，①既存予測式の構築に用いられた過去のデータの復元手法と，②AI技術を援用した新しいアプローチとの融合により，追加コストなしでデータを拡張し，高精度な予測式を構築する。
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