著者

清水 寛太 山田 義智 肖 春彦 小山 智幸

出版者

一般社団法人 日本建築学会

雑誌

日本建築学会技術報告集 (ISSN:13419463)

巻号頁・発行日

vol.28, no.68, pp.76-80, 2022

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<p>In this study, we survey on ready-mixed concrete shipped in Okinawa prefecture, including material temperature, concrete temperature at the time of kneading and unloading, and outside temperature. As a result, It was found that the concrete temperature at the time of unloading must be about 33℃ or less so that the concrete temperature at the time of kneading does not exceed 35℃. We also showed that random forest and LightGBM, which are a type of machine learning, can estimate concrete temperature at the time of kneading and unloading with high accuracy from the unit quantity of material, material and outside temperature.</p>

著者

清水 寛太 山田 義智 古賀 志門 平野 修也

出版者

一般社団法人 セメント協会

雑誌

セメント・コンクリート論文集 (ISSN:09163182)

巻号頁・発行日

vol.74, no.1, pp.265-272, 2021

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<p>本研究は高流動コンクリートのスランプフロー試験を対象として、機械学習の一種であるランダムフォレストによりフレッシュ性状(スランプフロー値、500mmフロー到達時間、空気量等)の推定を試みた。ここでの学習は、使用材料、混和剤の成分、調合、練混ぜ条件、経過時間などの特徴量(説明変数)を60項目からスタートして、その重要度を評価した。その結果、重要度の高い10項目の特徴量(説明変数)でフレッシュ性状の各値が推定できることを示した。また、推定したスランプフロー値、500mmフロー到達時間より既往の研究成果を基にレオロジー定数を推定し、目視材料分離判定や数値解析による高流動コンクリートの充填シミュレーションに用いることが期待できる。</p>