[3F5-GS-10] AI応用：製造

[3F5-GS-10-03] 機械学習を用いたコンクリートの圧縮強度の予測に関する基礎的研究

〇小山 顕¹、西脇 智哉¹ (1. 東北大学大学院工学研究科)

キーワード：コンクリート、圧縮強度、調合

コンクリ―トは建設材料として最も広く用いられている材料の一つである。圧縮強度などコンクリートの力学特性をはじめとする諸物性は，セメントや水などの構成材料の調合により大きく左右される。このことを背景に，コンクリートの調合などを説明変数として目的変数の圧縮強度を予測した海外の先行研究例がある。一方で、国内外でコンクリートの使用材料の違いが大きく，国内への適用性は確認されていない。本論文では，国内のデータを用いたコンクリートの圧縮強度モデルの構築を試みた。さらに，モデルの妥当性を判断するために，学習範囲外の調合を用いてコンクリート供試体を作製し，モデルによる予測圧縮強度と実際の圧縮強度の比較を行った。解析に用いるデータセットは，日本コンクリート工学年次論文集から作成した。その結果，作成したデータセット内では高い正解率を導出するモデルを構築することができた。さらに，解析パラメータの変化が与える影響はモデルの精度に対して限定的であるようであった。また、学習範囲外における実際に作製した試験体では、適切に予測圧縮強度を算出する場合が得られた一方で、予測強度と実験結果に差が生じる場合も見られた。