2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of filling analysis method that enables rational concrete construction and surface quality prediction
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17H03344
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
山田 義智 琉球大学, 工学部, 教授 (80220416)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
湯淺 昇 日本大学, 生産工学部, 教授 (00230607)
崎原 康平 琉球大学, 工学部, 助教 (20647242)
三島 直生 国立研究開発法人建築研究所, 材料研究グループ, 主任研究員 (30335145)
寺西 浩司 名城大学, 理工学部, 教授 (30340293)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 建築構造・材料 / コンクリート / レオロジー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
① 機械学習の一種であるニューラルネットワーク（以後，NNと称す）を用いて，コンクリートの使用材料や調合，練混ぜ情報および環境情報を入力値として，コンクリートのフレッシュ性状（フロー値，500mmフロー到達時間，流動停止時間，空気量）を予測する手法と，スランプフローの写真を用いた機械学習による材料分離判定方法を開発した。
② フレッシュコンクリートの流動に影響を与える圧力依存性や履歴依存性，さらには非ビンガム挙動も考慮したフレッシュコンクリートの流動構成式を定式化するとともに，マーカー粒子粘塑性有限要素法によりペーストフロー試験が再現できることを示した。ここで，解析の入力値となるレオロジー定数は共軸二重円筒外回転式の回転粘度計を用いて測定した。
③ 粒子法の一種であるMPS法の解析精度の検討や，スランプフロー試験時のスランプコーンの移動がフロー解析に及ぼす影響について検討を行った。解析精度の検証には，レオロジー試験で得た降伏値と塑性粘度を入力値として，フロー試験を再現することで確認した。
④ 種々の調合条件のフレッシュコンクリートを用いて，スランプフロー試験やLフロー試験および，間隙通過性試験として普及しつつあるJ-Ring試験，壁モデル打込み試験を実施し，その流動性および材料分離性について検討した。また，材料分離とコンクリート表層品質との関係性についても実験を行った。
⑤ 上記の①で開発したNNと，③で開発したMPS法，さらに昨年度の研究成果であるコンクリートのレオロジー定数を簡便なフロー試験から推定する手法を併用して，コンクリートの使用材料，調合，練混ぜ情報，環境情報を入力するだけで，コンクリートの流動解析が行える手法を開発し，その手法でスランプフロー試験が実験どおりに再現できることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2017年度の研究成果である簡便なフロー試験からレオロジー定数を推定する方法に加えて，機械学習の一種であるニューラルネットワークを用いて，コンクリートの使用材料や調合，練混ぜ情報および環境情報よりフレッシュコンクリートのレオロジー定数を推定する方法に拡張できた。ニューラルネットワークの利用は当初の計画になかったが，新たな技術開発ができた。この成果を取りまとめ査読論文に投稿している。
2018年度の課題であったMPS法の固着条件の境界の改良は，流体以外の物体をポリゴンモデルとることで固着条件を満たせるようにした。また，スランプフロー試験で用いるスランプコーンの引き上げ行為で生じる移動境界条件も取り扱うことができ，解析精度を高めることができた。この成果を取りまとめ査読論文に投稿している。
さらにMPS法では，2017年度に開発した材料分離モデルでモルタルの体積保存が保てなかった点を改良し，材料分離解析の精度を高めた。しかし，J-Ring試験結果とはまだ乖離があり課題が残っている。壁モデル試験体を用いた実験も行いその測定結果も得ているが，上述のような課題があるので，それを解決してからMPS解析による検討を行う予定である。
また，フレッシュコンクリートの材料分離に関しては，新たに機械学習を用いてフロー写真より材料分離状態を判断する技術にも取り組むことができた。この機械学習の利用も当初の計画にはなかったが，発展的な研究開発ができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
フレッシュコンクリートが障害物間を通過する際の解析にはまだ課題が残っている。この課題の問題点は，粗骨材の偏在によるレオロジー定数の変化が現在のモデルには考慮されていないことが原因と考えている。本年度は上記のレオロジー定数の影響を考慮した材料分離モデルに拡張し，J-ring試験による間隙通過解析の精度を高めることを目標とするとともに，昨年度行った壁モデル試験の解析にも取り組む。
昨年度，研究の過程で新たな技術として派生した機械学習を利用したフレッシュコンクリートのレオロジー定数の推定手法や，フロー写真による材料分離判定手法については，学習データ数を増やすとともに，より効率的な学習方法を検討する。
また，振動下のフレッシュコンクリートのレオロジー定数変化を測定する実験を行い，得られた結果を基に振動ボックス試験をMPS法にて再現することも試みる。振動ボックス試験後のそれぞれのボックスからコンクリートと取り出して試験体を作成し，その試験体を用いて透気試験や透水試験，さらには塩分浸透試験を行い，材料分離や締固めがコンクリートの表層品質に与える影響を評価することを試みる。
これまでに改良を行ったフレッシュコンクリート解析用のMPS法とBIMを援用したモデリング技術を用いて，複雑な配筋部位（例えば柱梁接合部など）のコンクリート充填解析を行う。
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Research Products
(12 results)
