| 研究課題/領域番号 |
07555436
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
魚本 健人 東京大学, 生産技術研究所・第5部, 教授 (80114396)
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| 研究分担者 |
渡部 正 前田建設工業株式会社, 主任研究員
加藤 佳孝 東京大学, 生産技術研究所・第5部, 助手 (80272516)
浦 環 東京大学, 生産技術研究所・第2部, 教授 (60111564)
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| キーワード | 最適化手法 / ニューラルネットワーク / コンクリートプラント / 品質管理 |
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| 研究概要 |
本研究は、容易に実際のコンクリートプラントに適用でき、従来に比べ著しく高い精度で、品質管理を行うことのできる管理システムを開発することを目的としている。その手法として、ニューラルネットワークを採用し、本手法を用いて実プラントにおける最適配合設計の可能性を検証した。本研究で得られた成果を次に示す。
(1)室内実験の結果、ニューラルネットワークを用いたコンクリートの品質の推定方法は有効であることが明らかとなった。特に、従来では測定することが困難であった骨材の表面水量は、ミキサ内に投入された材料の計量値とミキサの負荷電力変化を計測することにより、高い精度で推定できることが明らかとなった。
(2)実際の普通コンクリートプラントにおいて、本手法を適用した結果コンクリートの品質の推定が困難であることが明らかとなった。これは、実際のプラントでは季節によって著しく材料の品質および気温が変動するため、コンクリートの品質も変動することによるものであるということが明らかとなった。そこで、本システムに季節変動を表現するパラメータを採用し、年間を通じて適用可能であるシステムへと改良を行った。また、最適化プログラムではデータ量と範囲に限界があったため、この範囲を超えるとプログラムが発散してしまうことが明らかとなった。これは、本手法の核である、ニューラルネットワークの性質によるものであり、より広範なデータの収集が必要であることが明らかとなった。
(3)改良を行った本手法は、ダム現場で使用されているコンクリートプラントに適用した結果、いくつかの問題点は残るが、基本的にはコンクリートの製造管理が可能であることが確認できた。
(4)今後、実プラントにおいて本手法を適用し繰り返し検討を行うことによって、本手法を実用段階のレベルまで押し上げることが可能である。
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