Fresh concrete Ⅰ

[1168] Estimation of Rheological Constants and Fresh Properties of High-flowable Concrete Using Neural Network

Shimon KOGA¹, Yoshitomo YAMADA¹, Syuya HIRANO², Yusuke HIGASHIFUNAMICHI¹ (1.琉球大学, 2.フローリック)

Keywords:high-flowable concrete、neural network、properties of fresh concrete、rheological constant、ニューラルネットワーク、フレッシュ性状、レオロジー定数、高流動コンクリート

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ニューラルネットワークによりコンクリートのフレッシュ性状（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。また，既往の研究成果を用いて，スランプフロー値や500mmフロー到達時間よりレオロジー定数の推定式を導いた。さらに，ニューラルネットワークで推定したコンクリートのフレッシュ性状の各値をレオロジー定数の推定式に代入することで，対象となる高流動コンクリートのレオロジー定数を求めた。得られたレオロジー定数の有用性は，フローの広がり曲線をMPS法にて再現することで検証した。